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龙图腾网恭喜翼机器人有限公司(香港)申请的专利一种水下机器人状态预测方法、系统、设备及存储介质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：CN116661314B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202310610270.3，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种水下机器人状态预测方法、系统、设备及存储介质是由雷磊;朱敏设计研发完成，并于2023-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水下机器人状态预测方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种水下机器人状态预测方法、系统、设备及存储介质，方法首先通过基于对水下机器人系统结构分析，建立物理驱动的动力学模型；然后通过水下机器人的动力学模型和搭载传感器采集到的观测状态，来构建好数据驱动的补偿模型；最后通过融合物理驱动的动力学模型和数据驱动的补偿模型，完成对水下机器人的状态预测。因此，本发明实施例的方法考虑了动态环境对水下机器人运动状态的影响，结合了物理驱动的动力学模型和数据驱动的补偿模型，解决了物理驱动模型与动态环境中水下机器人的观测状态不匹配的问题，最终提升了水下机器人的状态预测精度和鲁棒性，具有较强的应用前景。

本发明授权一种水下机器人状态预测方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种水下机器人状态预测方法，其特征在于，包括以下步骤：基于搭载的传感器，采集水下机器人的观测状态；建立物理驱动的动力学模型并输入所述水下机器人的控制输入量，以得到所述水下机器人的预测状态；根据所述观测状态和所述预测状态得到状态残差；建立数据驱动的补偿模型并输入所述预测状态、所述状态残差和所述控制输入量，以得到预测残差；根据所述预测状态和所述预测残差得到融合状态，以实现对水下机器人状态预测；其中，所述根据所述观测状态和所述预测状态得到状态残差，由以下数学表达式所约束：ηr＝ηs-η，η表示所述预测状态，ηs表示所述观测状态，ηr表示所述状态残差；其中，所述补偿模型由以下数学表达式所约束： 表示所述预测残差，f表示所述补偿模型，ηrt-1表示上一时间的所述状态残差，ηt-1表示上一时间的所述预测状态，it-1表示上一时间的所述控制输入量，t表示时间；其中，所述补偿模型为神经网络或非线性拟合方程，所述补偿模型的优化问题由以下数学表达式所约束： f表示所述补偿模型，argmin表示使所述补偿模型取最小值时的变量值，T表示水下机器人运动状态的时间周期，表示所述预测残差，ηrt表示所述状态残差。

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