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龙图腾网获悉上海大学申请的专利一种基于类脑记忆的无人艇环境感知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：CN116661452B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202310626709.1，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种基于类脑记忆的无人艇环境感知决策方法及系统是由谢少荣;余航;骆祥峰设计研发完成，并于2023-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于类脑记忆的无人艇环境感知决策方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于类脑记忆的无人艇环境感知决策方法及系统，涉及无人艇决策技术领域，该方法包括：获取无人艇前方环境图像；将环境图像输入无人艇环境感知决策模型中，输出行动指令；无人艇环境感知决策模型包括依次连接的图像特征提取器、BERT模型、全连接层、短时场景记忆模块和长时记忆模块；BERT模型从图像特征中提取包含文本特征的图像特征编码；短时场景记忆模块用于预设多个问题，利用大语言模型的短时场景记忆按照设定顺序对各个问题进行解答获得多个答案；长时记忆模块用于利用大语言模型的长时间记忆和上下文学习基于多个答案输出行动指令；大语言模型为基于强化学习微调后的大语言模型。本发明提高了行动决策的准确性。

本发明授权一种基于类脑记忆的无人艇环境感知决策方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于类脑记忆的无人艇环境感知决策方法，其特征在于，包括： 获取无人艇前方环境图像； 将所述环境图像输入无人艇环境感知决策模型中，输出行动指令；所述无人艇环境感知决策模型包括依次连接的图像特征提取器、BERT模型、全连接层、短时场景记忆模块和长时记忆模块； 采用所述行动指令控制所述无人艇行动； 所述图像特征提取器用于提取所述环境图像中的图像特征；所述BERT模型用于从所述图像特征中提取包含文本特征的图像特征编码；所述全连接层用于将所述图像特征编码映射为适用大语言模型识别的图像编码；所述短时场景记忆模块用于预设多个问题，利用所述大语言模型的短时场景记忆按照设定顺序对各个问题进行解答，获得多个答案；问题由易到难的输入利用了大语言模型的短时场景记忆，根据由易到难层层递进的设置，每次前一个问题的答案作为短时情景记忆为下一个问题的解答提供了帮助；所述长时记忆模块用于利用所述大语言模型中的注意力层在前向推理的过程中隐式优化参数的功能，实现对输入文本的长时间记忆和上下文学习，并基于多个答案输出行动指令；所述大语言模型为基于强化学习微调后的大语言模型； 利用所述大语言模型的长时间记忆和上下文学习基于多个答案输出行动指令，具体包括：基于所述大语言模型，利用长时间记忆和上下文学习基于多个答案输出多个指令组成的指令集，并根据所述指令集输出行动指令； 所述大语言模型微调时采用强化学习模型对大语言模型进行微调； 所述大语言模型微调的过程包括： 构建指令训练集；所述指令训练集中样本数据包括输入数据和标签数据，所述输入数据为样本指令集，所述标签数据为样本指令集各指令的排序，排序顺序为分数从高到低； 以样本指令集为输入，以样本指令集排序为输出训练奖励模型，获得训练好的奖励模型； 将大语言模型输出的指令集输入训练好的奖励模型，将排序第一的指令作为行动指令反馈到大语言模型，对大语言模型进行微调； 训练奖励模型时的损失函数表示为： ； 其中，表示奖励模型，x表示输入大语言模型的问题和图片，表示指令训练集中一个图片与问题，及图片与问题对应的第一指令和第二指令，D表示指令训练集，表示第一指令，表示第二指令，K表示样本指令集中指令的个数，表示sigmoid激活函数，表示奖励模型的全部参数。

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