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龙图腾网获悉中国科学院沈阳自动化研究所申请的专利一种欠驱动AUV三维环境下的实时动态避障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：CN116774712B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202310624170.6，技术领域涉及：G05D1/485；该发明授权一种欠驱动AUV三维环境下的实时动态避障方法是由于鑫;杨鸣宇;赵兵;王相斌设计研发完成，并于2023-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种欠驱动AUV三维环境下的实时动态避障方法在说明书摘要公布了：本发明属于水下机器人的避障领域，具体说是一种欠驱动AUV三维环境下的实时动态避障方法，包括以下步骤：构建AUV的操纵性模型，计算AUV与障碍物间的相对位置及姿态；建立障碍物风险评估模型，并判断出不同障碍物的风险等级，筛选出对AUV威胁最大的障碍物；基于深度确定性策略梯度算法，搭建动态避障系统的网络架构；设计动态避障系统的输入与输出，实现状态到动作的映射；将得到的动作输入至AUV的操纵性模型，从而实现AUV的运动；设置动态避障系统的强化学习奖励函数；根据实际场景进行虚拟仿真环境搭建，对动态避障系统进行训练，保存训练好的模型，通过搭载该动态避障系统，实现欠驱动AUV在现实中海洋环境的实时动态避障。

本发明授权一种欠驱动AUV三维环境下的实时动态避障方法在权利要求书中公布了：1.一种欠驱动AUV三维环境下的实时动态避障方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：构建AUV操纵性模型； S2：通过声纳探测的障碍物信息，计算AUV与障碍物间的相对位置及姿态； S3：根据步骤S2中获得的AUV与障碍物间的相对位置及姿态，建立障碍物风险评估模型，并判断出不同障碍物的风险等级，筛选出对AUV威胁最大的障碍物； 所述步骤S3，具体为： 3-1通过判断障碍物的坐标是否发生变化，划分静态障碍物与动态障碍物，用来表示障碍物的特性，即： ； 3-2构建障碍物的风险评估模型，以判断障碍物的风险等级；根据AUV与目标点间的距离、相对纵倾角与相对艏向角，则标号为的障碍物的风险等级表示为： ； 其中，、、、、、均为大于零的比例系数，表示AUV与障碍物表面间距离的安全阈值，代表AUV与障碍物的距离，代表障碍物的半径，为自定义函数；和是指AUV与第个障碍物之间的相对纵倾角和相对艏向角； 将上式简化为： ； 其中，定义为常规项，定义为条件项； 3-3当声纳探测到AUV附近存在多个障碍物时，获取不同障碍物的风险等级，通过比较各个障碍物的风险等级，筛选出最大的障碍物，即： ； 其中，为对应的障碍物即为当前对AUV威胁最大的障碍物； S4：基于深度确定性策略梯度算法，搭建动态避障系统的网络架构； S5：设计动态避障系统的输入与输出，将状态信息传输至动态避障系统的网络架构中，得到系统的动作输出，构建出状态输入到动作输出的端到端的动态避障系统，实现状态到动作的映射；将得到的动作输入至步骤S1构建的AUV操纵性模型，从而实现AUV的运动； S6：设置动态避障系统的强化学习奖励函数； S7：根据实际场景进行虚拟仿真环境搭建，对动态避障系统进行训练，保存训练好的模型，通过搭载该动态避障系统，实现欠驱动AUV在现实中海洋环境的实时动态避障。

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