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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利一种面向复杂搜寻场景的多船协同目标搜索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：CN119645026B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202411755463.9，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种面向复杂搜寻场景的多船协同目标搜索方法及系统是由柳晨光;陈慧敏;贺治卜;刘佳仑;刘骥腾;初秀民设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向复杂搜寻场景的多船协同目标搜索方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向复杂搜寻场景的多船协同目标搜索方法及系统，多船协同目标搜索系统设置于船体上，包括信息采集模块、顶层任务协同分配模块、主控模块、通信模块、船舶运动决策模块以及岸端交互控制中心。本发明提出基于MADDPG算法结合APF算法实现多船协同避碰运动规划方法；构建APF‑MADDPG模型通过LSTM训练网络结构，利用训练好的深度网络自适应设计参数，使各个智能船能够高效地生成航行避碰路线，另外，为本船设定了规则对称的椭圆安全区域，将这一安全区域分为18个区域。细化后的每一安全检测区域中本船与其他智能船的距离信息及碰撞危险度加入每一船舶的状态空间，增强了模型的鲁棒性和泛化能力。

本发明授权一种面向复杂搜寻场景的多船协同目标搜索方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向复杂搜寻场景的多船协同目标搜索系统，其特征在于，该系统设置于船体上，包括：信息采集模块、顶层任务协同分配模块、主控模块、通信模块、船舶运动决策模块以及岸端交互控制中心；其中， 信息采集模块，用于获取任务区域环境的感知信息，任务区域设置若干智能船，感知信息至少包括：环境中的障碍物、智能船的位置以及气象信息，本船以及其他智能船的位置、速度、航向信息； 顶层任务协同分配模块，用于感知信息解算和目标点搜索任务分配；感知信息解算具体为通过信息采集模块获取感知信息，解算得到船间运动参数、会遇态势以及船间碰撞危险度；目标点搜索任务分配具体为，根据各智能船到达目标点的距离、转向以及障碍物密度，通过匈牙利算法将各目标点分配给各智能船，并将任务分配信息发送至主控模块； 主控模块，用于整合各智能船采集到的感知信息以及任务分配信息，联合控制各智能船完成目标点搜索任务； 通信模块，用于智能船与岸端交互控制中心之间，以及各智能船之间的信息传输和协调，以确保实时共享任务执行状态、感知信息以及其他船只的行动信息； 船舶运动决策模块，包括智能船避碰模块和智能船操纵运动控制模块；各智能船上均设有对应的智能船避碰模块，该模块用于根据环境感知数据和其他智能船的行为，进行实时决策，确保各智能船能够安全避开障碍物和其他智能船，生成可行的目标点搜索路径；船舶运动决策模块融合深度确定性策略梯度算法MADDPG和人工势场法APF形成APF-MADDPG算法，使得各智能船能够避开障碍物并到达各目标点；APF-MADDPG算法中碰撞奖励的设定根据模糊理论原理，先确定最近会遇距离DCPA和最近会遇时间TCPA两个指标的不安全程度隶属函数，再对两个指标进行加权融合，求得船间碰撞危险度； 船舶操纵运动控制模块，用于将智能船避碰模块生成的指令转换为实际的操纵指令，控制各智能船顺利抵达各目标点，完成目标搜索任务； DCPA不安全程度隶属函数用于表示两船的碰撞概率，DCPA值越小两船相撞的概率越大，为： 式中，为碰撞危险检测线和船舶领域边界的交点个数；为碰撞危险检测线与扩展后船舶领域边界的交点个数；为DCPA线与船舶领域边界交点到本船的距离；为DCPA延长线与扩展后船舶领域边界交点到本船的距离； DCPA值的计算方式表示为： 式中，、为本船坐标系下其他智能船的坐标；为本船坐标系下的相对航向； TCPA不安全程度隶属度函数用于表示两船之间碰撞危险的紧迫程度，为： 式中，为其他智能船位于扩展后船舶领域边界上时的TCPA值大小，当时，； TCPA值的计算方式表示为： 式中，表示本船与其他智能船在时刻的相对速度大小；D为本船到其他智能船的距离； 将和用平均加权式模糊算子进行计算得到船间碰撞危险度CRI，表示为： 式中，表示DCPA对CRI的模糊权重，表示TCPA对CRI的模糊权重。

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