大连海事大学梁霄获国家专利权
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龙图腾网获悉大连海事大学申请的专利一种基于风险敏感与物理势场约束的观测无人艇控制方法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：CN121742520B 。
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：202610243932.1，技术领域涉及：G05D1/69；该发明授权一种基于风险敏感与物理势场约束的观测无人艇控制方法是由梁霄;李雪松;陈聪;刘殿勇;宋彦孔;于长东;李巍设计研发完成，并于2026-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于风险敏感与物理势场约束的观测无人艇控制方法在说明书摘要公布了：本实施例公开了一种基于风险敏感与物理势场约束的观测无人艇控制方法，建立了具有平滑过渡特性的复合人工势场模型，进而建立基于人工势场势能差分的稠密奖励函数；并根据奖励函数，建立联合损失函数；进而采用训练后的Actor网络，根据无量纲观测状态空间、基于人工势场势能差分的稠密奖励函数，获取观测无人艇的策略柔性力并进行修改正，得到修正后的总控制力，进而获取观测无人艇的期望速度和期望艏向角，结合欠驱动无人艇动力学模型，实现基于协同观测对无人艇进行控制。
本发明授权一种基于风险敏感与物理势场约束的观测无人艇控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于风险敏感与物理势场约束的观测无人艇控制方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：构建协同观测场景的欠驱动无人艇动力学模型； S2：根据所述欠驱动无人艇动力学模型，构建无量纲观测状态空间，以获取观测无人艇的状态空间向量； S3：构建具有平滑过渡特性的复合人工势场模型，以获取观测无人艇的总势能，建立基于人工势场势能差分的稠密奖励函数； S4：根据基于人工势场势能差分的稠密奖励函数，建立联合损失函数；进而根据所述损失函数，对基于条件风险价值的风险敏感型多智能体近端策略优化算法架构中的Critic网络和Actor网络进行训练； S5：根据所述无量纲观测状态空间、基于人工势场势能差分的稠密奖励函数，采用训练后的Actor网络，获取观测无人艇的策略柔性力； S6：根据观测无人艇的策略柔性力，获取修正后的总控制力，以获取观测无人艇的期望速度和期望艏向角，进而结合欠驱动无人艇动力学模型，实现基于协同观测对无人艇进行控制。
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