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龙图腾网获悉集美大学申请的专利基于图信息一致性与深度学习的多无人艇协同拦截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：CN120233781B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510711588.X，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权基于图信息一致性与深度学习的多无人艇协同拦截方法是由黄伯敏;李俞謄;林立雄设计研发完成，并于2025-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图信息一致性与深度学习的多无人艇协同拦截方法在说明书摘要公布了：本发明提出基于图信息一致性与深度学习的多无人艇协同拦截方法，包括以下步骤：S1、搭建任务环境；S2、每个防御无人艇构建自身视角下的地图信息；S3、每个防御无人艇根据通信约束与邻居防御无人艇互相通信，运行图信息一致性算法，使得每个防御无人艇构建的地图信息收敛到真实的全局图信息；S4、基于多层感知机为每个防御无人艇设计一个策略网络，策略网络输入为防御无人艇构建的地图信息，输出为调控信息；S5、基于调控信息，对地图信息内防御无人艇的位置进行操作得到新的地图信息；同时防御无人艇根据自身所在地图位置和调控信息选择下一步的目标位置，修正自身速度方向朝目标位置运行。本申请使得计算量大幅度降低且运行效率高。

本发明授权基于图信息一致性与深度学习的多无人艇协同拦截方法在权利要求书中公布了：1.基于图信息一致性与深度学习的多无人艇协同拦截方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 步骤1：搭建任务环境，所述任务环境中在设定区域内包括多个防御无人艇和多个入侵无人艇；所述防御无人艇的目标是协同拦截入侵无人艇，阻止入侵无人艇到达目标区域；所述入侵无人艇的目标是避开距离最近的防御无人艇的同时，以最快的速度到达目标区域；设定所有防御无人艇及入侵无人艇都具有二阶动力学模型；所有无人艇的最大速度均相等；在任务时间的每个采样时刻执行一次步骤2至步骤5，直至任务时间结束； 步骤2：每个防御无人艇i构建自身视角下的地图信息Xi，所述地图信息Xi设定为图矩阵的形式； 步骤3：每个防御无人艇根据通信约束与邻居防御无人艇互相通信，运行图信息一致性算法，使得每个防御无人艇构建的地图信息Xi收敛到真实的全局图信息X； 步骤4：基于多层感知机为每个防御无人艇i设计一个策略网络Wi，所述策略网络Wi输入为防御无人艇i构建的地图信息Xi，输出为调控信息Yi； 步骤5：基于调控信息Yi，对地图信息Xi内防御无人艇i的位置进行操作得到新的地图信息同时防御无人艇i根据自身所在地图位置和调控信息Yi选择下一步的目标位置Ti，修正自身速度方向朝目标位置运行； 所述步骤3具体如下： 每个防御无人艇i初始化地图信息为自己构建的地图信息，即根据自己观测范围内的入侵无人艇和防御无人艇的位置设定若地图像素的第m行第n列位置存在入侵无人艇则不存在无人艇则存在防御无人艇则 设定通信半径为r，并且认定距离小于r的所有防御无人艇均为邻居防御无人艇； 所述图信息一致性算法包括多轮更新迭代，在第k轮更新迭代中，每个防御无人艇i广播当前轮次迭代中自己的地图信息给邻居防御无人艇，同时接收邻居防御无人艇的地图信息其中集合Ni表示防御无人艇i的全体邻居防御无人艇的集合；在接收到邻居防御无人艇的信息后，防御无人艇i将自己的地图信息和每一邻居I的地图信息进行布尔逻辑运算以更新地图信息： 其中，f·是布尔逻辑运算，用于进行信息融合； 获得防御无人艇i在第k+1轮更新迭代中的地图信息继续重复更新迭代过程直到地图信息不再发生变化。

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