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龙图腾网恭喜中交四航工程研究院有限公司申请的专利一种基于深度强化学习的全回转打桩船控制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：CN119294273B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411825314.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于深度强化学习的全回转打桩船控制方法及系统是由王雪刚;应宗权;沈文耿;林美鸿;董洪静设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度强化学习的全回转打桩船控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度强化学习的全回转打桩船控制方法及系统，包括：构建打桩策略模型，对打桩策略模型进行打桩仿真训练；在打桩船上安装传感器，响应于打桩指令，所述打桩指令包括目标桩体和目标桩体的目标状态，控制打桩船前往目标桩体；利用传感器获取打桩船状态参数，向打桩策略模型输入状态参数，打桩策略模型输出打桩动作指令，打桩船根据打桩动作指令对目标桩体进行操作，直至完成打桩指令，结束打桩。本发明利用DQN构建策略模型，利用经验回放和探索‑学习机制对策略模型进行训练，将实时状态参数输入策略模型以获取打桩动作指令，从而实时根据海况、船只状况等自动进行桩机操作，减少人为干预，提升打桩精度及效率。

本发明授权一种基于深度强化学习的全回转打桩船控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的全回转打桩船控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.构建打桩策略模型，所述打桩策略模型为深度Q网络DQN模型，所述打桩策略模型包括Q值网络和目标Q值网络，Q值网络和目标Q值网络为两个结构相同的卷积神经网络，Q值网络和目标Q值网络均包括3个卷积层和2个全连接层，对打桩策略模型进行打桩仿真训练，所述对打桩策略模型进行打桩仿真训练，其具体实现方式为：S211.初始化Q值网络的参数，将Q值网络的参数复制至目标Q值网络；S212.随机生成状态参数s，向Q值网络输入状态参数s，Q值网络输出对应的Q值函数，根据输出的Q值函数选择打桩动作a进行执行，得到执行打桩动作a后的下一状态参数，向目标Q值网络输入，得到目标Q值函数，计算Q值函数与目标Q值函数之间的损失，根据Q值函数与目标Q值函数之间的损失更新Q值网络的参数；S213.重复步骤S212，每重复固定次数的步骤S212，将Q值网络的参数复制至目标Q值网络，直至重复次数达到预设次数或Q值函数与目标Q值函数的损失小于预设损失时，结束训练，得到训练好的打桩策略模型；S2.在打桩船上安装传感器，所述传感器包括姿态仪、GPS、风速仪、多普勒水流计，响应于打桩指令，所述打桩指令包括目标桩体和目标桩体的目标状态，控制打桩船前往目标桩体；S3.利用传感器获取打桩船当前的状态参数，向训练好的打桩策略模型输入状态参数，打桩策略模型输出打桩动作指令，打桩船根据打桩动作指令对目标桩体进行操作；S4.重复步骤S3，直至目标桩体达到目标状态，结束打桩。

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