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龙图腾网获悉集美大学申请的专利基于认知熵近端策略优化的船舶自主避碰决策方法及系统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：CN121764176B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202610225759.2，技术领域涉及：G05D1/633；该发明授权基于认知熵近端策略优化的船舶自主避碰决策方法及系统是由王维军;李铭杰设计研发完成，并于2026-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于认知熵近端策略优化的船舶自主避碰决策方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于认知熵近端策略优化的船舶自主避碰决策方法及系统，属于智能船舶控制领域。该方法包括：获取船舶与环境信息，构建含碰撞风险指标的状态向量；将其输入认知熵近端策略优化决策模型，在近端策略优化框架下引入认知熵正则项以调控策略的探索与平衡，实现从高探索向高利用的平滑过渡，并输出推进力舵角指令；执行指令后，基于目标接近度、航迹偏差、融合的碰撞风险及COLREGs遵从性计算多分量奖励；利用奖励与状态反馈迭代优化网络参数及。本发明解决了强化学习在船舶避碰中探索与利用难以平衡、收敛效率低的问题，提升了决策安全性、合规性与训练稳定性。

本发明授权基于认知熵近端策略优化的船舶自主避碰决策方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于认知熵近端策略优化的船舶自主避碰决策方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取当前时刻的自身船舶状态信息与包含至少一个目标船舶或障碍物的环境感知信息； S2、基于所述自身船舶状态信息与所述环境感知信息，构建包含自身运动状态、目标点信息、航道约束及融合碰撞风险指标的短期导航状态向量； S3、将所述短期导航状态向量输入至认知熵近端策略优化决策模型，所述决策模型根据当前训练阶段，通过动态变化的认知熵权重函数调节策略熵项在总损失函数中的权重，并输出连续的动作控制指令，所述动作控制指令包括推进力指令和或舵角指令； S4、执行所述动作控制指令，更新船舶运动状态，并基于更新后的状态计算多分量即时奖励，所述多分量即时奖励至少包括目标奖励、航迹跟踪奖励、碰撞风险惩罚及规则遵从性奖励； S5、将所述多分量即时奖励及更新后的状态反馈至所述决策模型，用于迭代更新所述决策模型中的策略网络与价值网络的参数，同时根据训练进程更新所述认知熵权重函数； 其中，为所述认知熵权重函数，是随时间或训练迭代次数变化的动态系数； 所述认知熵权重函数采用Sigmoid函数形式，其表达式为： 式中，为训练过程中设置的最大熵权重系数，用来限制智能体在早期阶段的过度探索；为最小熵权重系数，用于防止策略在后期阶段完全失去探索能力；为速率控制系数，用于调节发展速率的快慢；为过渡点控制参数，用于确定下由高值向低值衰减的主要发生时段；为态势感知集群的成长时间； 所述步骤S2中，所述融合碰撞风险指标CR基于最近会遇距离DCPA与最近会遇时间TCPA构造，并满足： 式中，表示最近会遇距离，表示最近会遇时间；和分别为距离敏感因子和时间敏感因子，用于调节模型对与的敏感程度。

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