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龙图腾网获悉中国船级社上海规范研究所申请的专利基于深度强化学习的带缆水下机器人船体表面涂层检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120631027B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510789925.7，技术领域涉及：G05D1/485；该发明授权基于深度强化学习的带缆水下机器人船体表面涂层检测方法是由顾雅娟;王晓芳;赵佳雯设计研发完成，并于2025-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度强化学习的带缆水下机器人船体表面涂层检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度强化学习的带缆水下机器人船体表面涂层检测方法，包括以下步骤：利用带缆水下机器人上搭载的传感器感知水下环境信息和机器人状态信息；规划带缆水下机器人的船体全遍历检测路径；将船体全遍历检测路径作为目标路径，输入强化学习模型，结合实时感知的水下环境信息和机器人状态信息，得到带缆水下机器人的控制信号；其中，运用基于水下环境干扰模型和运动控制模型所构建的仿真和训练环境获取训练过程中的水下环境信息和机器人状态信息，以训练强化学习模型；基于控制信号控制带缆水下机器人跟踪目标路径，完成船体表面涂层检测。与现有技术相比，本发明能够有效提高带缆水下机器人进行船体表面涂层检测的性能和效率。

本发明授权基于深度强化学习的带缆水下机器人船体表面涂层检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的带缆水下机器人船体表面涂层检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 利用带缆水下机器人上搭载的传感器感知水下环境信息和机器人状态信息； 规划带缆水下机器人的船体全遍历检测路径； 将船体全遍历检测路径作为目标路径，输入基于深度强化学习方法构建的强化学习模型，结合实时感知的水下环境信息和机器人状态信息，得到带缆水下机器人的控制信号；其中，运用基于水下环境干扰模型和运动控制模型所构建的仿真和训练环境获取训练过程中的水下环境信息和机器人状态信息，以训练所述强化学习模型； 基于所述控制信号控制带缆水下机器人跟踪目标路径，完成船体表面涂层检测； 所述规划带缆水下机器人的船体全遍历检测路径具体为：根据目标船体的信息，采用改进的Dijkstra算法，根据水下稳定度及实时的拍摄范围确定目标船体的全覆盖检测路径，其中，所述检测路径为光栅型路径，当带缆水下机器人完成一次横向检测后，根据工作模式进行下潜或平移，以进行下一次横向检测，所述工作模式根据检测区域为船身或船底进行区分。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国船级社上海规范研究所，其通讯地址为：200135 上海市浦东新区浦东大道1234号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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