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龙图腾网获悉泉州信息工程学院申请的专利一种融合多源数据的水下机器人动态协同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：CN121115867B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202511654750.5，技术领域涉及：G05D1/692；该发明授权一种融合多源数据的水下机器人动态协同控制方法及系统是由陈小虎;田伟铭;毋文峰;宋雷;汪弘健;叶高升;高力扬设计研发完成，并于2025-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合多源数据的水下机器人动态协同控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合多源数据的水下机器人动态协同控制方法及系统，涉及一般的控制或调节系统领域。该方法中，控制巡检无人机获取水库大坝及水表的激光点云和多光谱数据，构建厘米级全局空间基准；采用基于马氏距离的异常检测算法识别异常水面区域，生成协同探查任务包；水下机器人接收任务包后，通过永磁体标记阵列和视觉定位实现厘米级精确定位，对水下坝面进行贴面观测；水质采样无人机基于垂向水质剖面数据自动采集分层水体样本；汇集多元异构数据，通过主成分分析、贝叶斯推理和格兰杰因果检验构建因果网络模型，生成综合诊断报告。本发明大幅提升定位精度和诊断效率，降低运维成本。

本发明授权一种融合多源数据的水下机器人动态协同控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合多源数据的水下机器人动态协同控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：控制巡检无人机沿水库大坝及邻近水域的预设航线飞行，获取水库大坝及水表的激光点云和多光谱数据；将所述激光点云与水库大坝的BIM模型进行配准，构建全局空间基准； 步骤S2：采用基于马氏距离的异常检测算法对所述多光谱数据进行分析，识别出异常水面区域；自动生成包含异常水面区域地理位置、范围、类型及优先级的协同探查任务包； 步骤S3：水下机器人接收所述协同探查任务包后，自主航行至协同探查任务包指定的异常水面区域；在水下机器人抵达异常水面区域时，将水下机器人捕获的异常水面区域对应的水下坝面图像与BIM模型的基准图像进行视觉特征匹配和位姿解算，实现厘米级精确定位；在厘米级精确定位信息的引导下，控制水下机器人对异常水面区域的水下坝面进行贴面观测，并对发现的缺陷进行多角度拍摄和测量，记录其精确位置、长度和宽度； 步骤S4：水质采样无人机实时接收来自水下机器人的垂向水质剖面数据，基于预设的触发规则自动识别特征深度，并采集该特征深度的水体样本； 步骤S5：汇集步骤S1至步骤S4的多元异构数据，采用主成分分析方法进行数据降维与特征提取；结合贝叶斯推理与格兰杰因果检验方法，构建结构缺陷参数与水体生态异常参数之间的因果网络模型，定量识别关键关联因子，并自动生成综合诊断报告； 所述步骤S3具体包括以下子步骤： 步骤S3.1：从母船投放水下机器人，并由母船的GNSS给定初始位置；水下机器人入水后，主要依赖惯性导航系统与多普勒计程仪进行组合导航； 步骤S3.2：当惯性导航系统指示水下机器人航行至距离上一个校准点达到预设距离，并接近一个预布的磁标记时，三轴磁力计阵列开始监测空间磁场强度和方向的规律性变化，获取磁场矢量图；惯性导航系统将实时测量的磁场矢量图与预存的磁场网格地图进行匹配；通过最小二乘算法，唯一确定出当前水下机器人正位于一个永磁体标记的附近；当匹配成功时，导航系统将BIM模型中记录的该永磁体标记的精确坐标作为一个高置信度的观测量，对惯性导航系统的系统状态进行反馈校正，从而抑制惯性导航系统的累积误差； 步骤S3.3：当水下机器人抵达异常水面区域时，启动视觉辅助导航系统，由摄像头捕获异常水面区域对应的水下坝面图像，并提取多个关键点及其多维特征描述子；将这些多维特征描述子与BIM模型在该区域预先渲染生成的基准图像特征库进行匹配，并通过EPnP算法解算当前水下机器人的坐标和姿态，实现厘米级精确定位； 步骤S3.4：操作人员在厘米级精确定位信息的引导下，控制水下机器人对异常水面区域的水下坝面进行贴面观测，并通过摄像头和成像声纳对发现的缺陷进行多角度拍摄和测量，记录其精确位置、长度和宽度信息。

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