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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利基于增量正则化网络的自主水下航行器控制方法和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：CN120066095B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202510258559.2，技术领域涉及：G05D1/485；该发明授权基于增量正则化网络的自主水下航行器控制方法和系统是由王卓;朱芮达;白桂强;隋炎橙;陆浩;李飞设计研发完成，并于2025-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于增量正则化网络的自主水下航行器控制方法和系统在说明书摘要公布了：基于增量正则化网络的自主水下航行器控制方法和系统，属于智能控制技术领域，解决传统的路径规划算法在面对复杂环境时，容易出现计算效率低下和实时性不足问题。本发明的方法包括：在利用历史数据训练深度强化学习模型时引入L2正则化方法，快速实现路径的实时规划；引入增量路径动态决策机制，提取所训练的深度强化学习模型的参数，按批次对模型参数进行LoRA微调，使模型能够在自主水下航行器的运动过程中动态更新其Q值函数。基于深度强化学习方法，为自主水下航行器设计增量路径决策网络，使其在运动过程中根据获取到的新信息进行增量决策。本发明适用于复杂环境下自主水下航行器的自主路径规划。

本发明授权基于增量正则化网络的自主水下航行器控制方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于增量正则化网络的自主水下航行器控制方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1：获取AUV历史水下航行数据库，利用深度Q网络进行训练，并通过引入L2正则化方法控制模型复杂度； 步骤2：自主水下航行器从起始点出发，并根据传感器所采集的初始环境信息进行初始路径规划； 步骤3：利用增量路径动态决策机制训练深度强化学习模型得到增量路径决策网络模型，自主水下航行器传感器实时采集周围环境数据，利用LoRA微调技术按批次微调增量路径决策网络模型的参数；所述LoRA为代低秩分解模型微调技术； 步骤4：利用步骤3中微调后的增量路径决策网络模型对自主水下航行器的路径规划进行更新； 步骤5：自主水下航行器检查是否满足返航约束，若不满足返航约束，则返回步骤3，继续进行水下航行，并利用采集的数据进行模型微调与路径更新；若满足返航约束，则执行步骤6； 步骤6：自主水下航行器调用增量路径决策网络生成从当前位置返回起始点的路径规划方案，并依据方案返航；自主水下航行器抵达起始点后，将本次水下航行数据回传到数据中心的历史水下航行数据库中。

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