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龙图腾网恭喜广东电网有限责任公司阳江供电局申请的专利一种基于深度学习的水下机器人智能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：CN119270882B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411798247.2，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种基于深度学习的水下机器人智能控制方法及系统是由谢顺添;刘祥;王年孝;颜永光;朱贝宁设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的水下机器人智能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学习的水下机器人智能控制方法及系统，涉及水下机器人水下障碍物避让技术领域，该方法步骤一至步骤四，通过深度学习算法建立深度学习校准模型，构建水下机器人避让过程中的避让速率指数BrsL，监测监测水下机器人所在区域的海流速度和方向，以及推进器在遇到障碍物避让过程中的实时垂直下降深度、水下温度值和下潜海水压力值，计算获得评估洋流影响指数YL和相对强弱指数Xd，并评估，若触发第一校准指令和第二校准指令的多级校准控制策略，调整推进器功率和水下机器人姿态，根据垂直下降深度的变化进行适时调整，以适应洋流环境，保证水下机器人在遇到障碍物避让的过程中的稳定运动。

本发明授权一种基于深度学习的水下机器人智能控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的水下机器人智能控制系统，其特征在于：包括，水下机器人导航采集模块，用于使用激光雷达，识别和分类不同类型的障碍物，并构建三维环境模型后，实时采集环境障碍物直径zj，并设置为障碍物直径zj的三倍直径外进行紧急避让，生成第一避让路径；避让过程采集模块，采集推进器在遇到障碍物避让过程中的推进器降速度、垂直上下移动深度和横向移动距离数据，建立避让运行数据集；所述避让过程采集模块包括数据采集单元和降速度计算单元；所述数据采集单元，用于对采集的避让运行数据集进行预处理，包括数据清洗、去除异常值和数据对齐；降速度计算单元，用于计算水下机器人的推进器在遇到障碍物时的平均降速度Jsd，通过速度传感器采集推进器在遇到障碍物时的速度变化的时间序列数据，假设采集到的速度数据序列为，其中，t是时间，是对应时间点的速度，并提取速度数据序列中遇到障碍物时的初始速度和避让过程结束时的最终速度，以及避让过程的持续时间，无量纲处理后，通过以下公式计算推进器在避让过程中的平均降速度： ；所述避让过程采集模块还包括垂直上下移动深度计算单元和横向移动距离计算单元；所述垂直上下移动深度计算单元，用于记录推进器在遇到障碍物时的垂直方向的移动深度变化数据，通过以下公式计算避让过程中的平均垂直移动深度： ；其中，是第k个采样点的垂直深度，n是总的采样点数，k是从1到n的整数，用来表示每个垂直方向移动深度数据点的位置；所述横向移动距离计算单元，用于记录推进器在遇到障碍物时的横向移动距离变化数据，通过以下公式计算获取平均横向移动距离： ；式中，是避让过程开始时的时间，是避让过程结束时的时间，是避让过程的持续时间，是推进器在时间t的横向移动距离，表示横向移动距离对时间t的变化率，当时间t是连续的时，积分符号∫表示在给定时间段内对函数进行累积求和；这里的dt是微小的时间变化，表示在时间轴上进行无限小的步长前进时的时间增量；第一分析模块，根据避让运行数据集，建立水下避让三维模型，计算水下机器人避让过程中的避让速率指数BrsL；所述第一分析模块包括建模单元和避让速率计算单元，所述建模单元用于对避让运行数据集进行预处理后，融入三维环境模型的基础上，建立水下避让三维模型，将所述第一避让路径输入至水下避让三维模型中，通过在模型中绘制路径线条或将路径数据导入到模型中的路径控制器中来实现；所述避让速率计算单元用于根据避让运行数据集，作为输入至水下避让三维模型，计算水下机器人避让过程中的避让速率指数BrsL；所述避让速率指数BrsL的获取方式为，提取平均降速度、平均垂直移动深度和平均横向移动距离，无量纲处理后，通过以下公式生成避让速率指数BrsL： ；公式的含义为：BrsL越大，表示水下机器人在遇到障碍物时避让的速率越高；海流评估模块，在水下机器人处于工作状态时，对水下机器人所在区域海流速度和方向进行监测，获得第一数据集，使用深度学习算法，建立深度学习校准模型，利用流体动力学和基于避让运行数据集，构建洋流影响指数YL，若洋流影响指数YL超过第一负荷阈值X，发出第一校准指令；第二影响模块，在深度学习校准模型中引入第二校准调节机制，在水下机器人处于工作状态时，实时采集获取推进器在遇到障碍物避让过程中，实时垂直下降深度sdz、水下温度值wd和下潜海水压力值yl，将实时垂直下降深度sdz、水下温度值wd和下潜海水压力值yl作为第二输入值，通过深度学习校准模型，根据实时垂直下降深度sdz、水下温度值wd和下潜海水压力值yl计算相对强弱指数Xd，如果相对强弱指数Xd导致水下机器人推进器转速传感器读数偏差超出允许范围，对水下机器人进行第二校准；所述第二影响模块包括第二采集单元和第二计算单元；所述第二采集单元，用于在水下机器人处于工作状态时，实时采集获取推进器在遇到障碍物避让过程中，实时垂直下降深度sdz、水下温度值wd和下潜海水压力值yl；所述第二计算单元，用于将实时垂直下降深度sdz、水下温度值wd和下潜海水压力值yl，无量纲处理后，作为第二输入值，输入至深度学习校准模型中，以回归方程中与测量条件数据相对应的回归系数作为影响因子，通过以下公式计算获取相对强弱指数Xd： ；其中，为实时垂直下降深度sdz的影响因子，为水下温度值wd的影响因子；为下潜海水压力值yl的影响因子；、和为权重系数，，，，C为预设修正因子系数，取值为1.125。

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