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龙图腾网获悉江苏科技大学申请的专利一种具备路径规划功能的搜救ROV控制系统及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：CN114706404B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202210235618.0，技术领域涉及：G05D1/485；该发明授权一种具备路径规划功能的搜救ROV控制系统及方法是由戴晓强;郑宇航;许赫威;赵源;曾庆军设计研发完成，并于2022-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种具备路径规划功能的搜救ROV控制系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种具备路径规划功能的搜救ROV控制系统及方法，包括水下环境栅格地图模型建立模块，通过水下机器人的工作环境构建水下环境栅格地图模型；路径规划模块，通过采用改进的遗传算法对路径进行规划得到良好路径，改进的遗传算法对路径进行规划的过程为：采用A*算法初始化种群、设计路径适应度函数、对路径进行交叉、变异、选择操作；路径优化模块，采用Bezier优化算子对良好路径进行优化，得到最优路径；控制模块，通过最优路径控制水下机器人进行搜救。本发明通过引入A*算法优化初始种群和设计加入安全距离的适应度函数来保障机器人安全、高效的移动；利用Bezier曲线的平滑性，使路径更为平滑连贯，减少了机器人移动中的能量损耗，提高搜救效率。

本发明授权一种具备路径规划功能的搜救ROV控制系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种具备路径规划功能的搜救ROV控制系统，其特征在于，包括： 水下环境栅格地图模型建立模块，用以通过水下机器人的工作环境构建水下环境栅格地图模型； 路径规划模块，用以通过采用改进的遗传算法对路径进行规划得到良好路径，改进的遗传算法对路径进行规划的过程为：采用A*算法初始化种群、设计路径适应度函数、对路径进行交叉、变异、选择操作； 在路径规划模块中， 采用A*算法初始化种群：随机选取起点坐标和终点坐标，并将起点坐标和终点坐标加入染色体编码中；在水下环境栅格地图模型中加入一个无障碍随机点作为目标点；利用A*算法分别建立起点坐标点到目标点以及目标点到终点坐标点的路径，在路径建立过程中避免障碍点和外围区域；将起点坐标点和终点坐标点连接起来，对路径节点一模一样的进行删除，最终生成一个路径集合； 设计路径适应度函数：对路径集合中的每个路径点进行采样，计算各个路径点到最近障碍点的距离，当该距离小于数值P时，路径的适应度增加；当该距离大于等于数值P时，路径的适应度减少，其中P大于等于水下环境栅格地图模型的栅格边长的一半；选取适应度最小的路径作为良好路径： Fitnessi＝ω1Lengthp+ω2Num 其中，Fitnessi为适应度函数，Lengthp为路径长度，Num为路径上距离障碍点小于P的路径点数量；ω1，ω2为路径长度与靠近障碍路径点数量的比例系数，当ω1ω2时，表示保障路径长度较短更为优先，当ω1ω2时，表示远离障碍保障运行安全更为优先； 对路径进行交叉、变异操作：个体为路径，且一个个体就是一条路径，进行交叉、变异的操作，产生更多的子代个体； 交叉概率以Pc表示，交叉操作在路径规划中指将已搜索到的两条父代个体在相交的点进行交换，交换后保留较短路径，摒弃较长路径；在进行交叉操作后，子代个体的适应度低于父代个体的适应度； 变异概率以Pm表示，变异操作在路径规划中指将已搜索到的父代个体以概率Pm进行翻转，再结合交叉操作得到适应度更低的子代个体； 交叉概率和变异概率的自适应模型为： 其中，Pc和Pm分别为交叉概率和变异概率；分别为每一代的最大交叉概率和最小交叉概率，分别为每一代的最大变异概率和最小变异概率；f为每一代适应度函数值、favg为适应度函数平均值、fmax为适应度函数平均值的最大值、fmin为适应度函数平均值的最小值； 当个体的适应度低于适应度平均值时，个体的交叉变异概率保持最大值当个体的适应度高于适应度平均值时，适应度越大，交叉变异概率越低； 对路径进行选择操作：选择父代种群中适应度最小的最精英个体作为良好路径，将良好路径保留下来用于与子代种群中的最精英个体相比较，若子代最精英个体的适应度小于良好路径的适应度，则将子代最精英个体更新为良好路径；否则，依然保留父代最精英个体为良好路径； 路径优化模块，用以采用Bezier优化算子对所述良好路径进行优化，得到最优路径； 控制模块，用以通过所述最优路径控制水下机器人进行搜救。

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