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龙图腾网获悉中国海洋大学;中国科学院海洋研究所申请的专利面向中尺度涡预测的自动走航温盐深剖面观测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：CN119960450B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510099215.1，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权面向中尺度涡预测的自动走航温盐深剖面观测系统及方法是由张宗兵;宋大雷;栾振东设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向中尺度涡预测的自动走航温盐深剖面观测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明属于无人船自动走航技术领域，具体说是一种面向中尺度涡预测的自动走航温盐深剖面观测系统及方法，设于无人船上，且与自动收放绞车连接，包括：温盐深探头装置设置在自动收放绞车的A架末端，用于通过自动收放绞车收放，实现升降，进而测量不同剖面海水的温度、盐度和深度参数，为中尺度涡预测提供关键的海洋数据；并将数据通过远智能航控系统传输至母船岸基端；远智能航控系统用于接收各种数据并发送至母船岸基端的同时，根据母船岸端的指令对自动收放绞车、温盐深探头装置以及无人船行驶过程或任务过程进行控制。本发明可以船舶走航时进行温盐深剖面测量设备的布放和回收的控制，升级改造后可以在无人船上进行走航式温盐深剖面测量设备的布放和回收。

本发明授权面向中尺度涡预测的自动走航温盐深剖面观测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种面向中尺度涡预测的自动走航温盐深剖面观测系统，设于无人船1上，且与自动收放绞车8连接，其特征在于，包括：远智能航控系统7以及与其相互连接的温盐深探头装置10； 其中，所述温盐深探头装置10设置在自动收放绞车8的A架末端，用于通过自动收放绞车8收放，实现升降，进而测量不同剖面海水的温度、盐度和深度参数，为中尺度涡预测提供关键的海洋数据；其测量的数据通过远智能航控系统7传输至母船岸基遥控监测平台； 所述远智能航控系统，包括：通信模块、船载控制模块、内部状态感知模块、外部环境感知模块、智能导航模块、航行控制模块； 所述通信模块，用于实时传输母船岸基遥控监测平台下达至无人船自动收放绞车的指令，以及无人船1至母船岸基遥控监测平台的数据反馈；所述通信模块为北斗、天通双模通信模块，向母船岸基遥控监测平台发送无人船定位、航向、航速相关数据参数，实现母船岸基遥控监测平台远程监控； 所述船载控制模块，用于接收、存储并传输母船岸基遥控监测平台下达的指令，并通过通信模块实时向母船岸基监测平台发送无人船航行时的基本数据信息及视频图像信息；同时接收来自母船岸基监测平台发送的对自动收放绞车的控制指令，对自动收放绞车进行控制，进而实现温盐深探头的升级控制； 所述内部状态感知模块，用于实时采集无人船航行状态下的基本数据信息； 所述基本数据信息，包括：航速、航向、艏向、位置、姿态、电池电量、剩余油量、发动机转速、舵角；环境数据信息，包括：惯导信息、雷达信息、激光信息、视觉信息、AIS信息和海图信息； 所述外部环境感知模块，用于实时采集无人船航行状态下的环境数据信息并融合； 所述智能导航模块，用于接收船载控制模块传输的指令，并根据下达的指令，生成航迹或回航航迹，并发送至航行控制模块； 所述航行控制模块，用于执行船载控制模块发送的指令，并实时获取内部状态感知模块的数据基本信息、外部环境感知模块的基本数据信息、智能导航模块数据信息以及任务作业总成数据信息，并根据所有的数据信息对无人船1进行实时调控，同时，将所有的数据信息发送至船载控制模块； 所述根据所有的数据信息对无人船1进行实时调控，具体为： 4-1数据获取阶段：获取内部状态感知模块的数据基本信息、外部环境感知模块的基本数据信息、智能导航模块数据信息以及任务作业总成数据信息； 其中，智能导航数据：从智能导航模块接收路径规划生成的目标航迹数据，包括一系列的目标点坐标xtarget,ytarget以及路径追踪模块反馈的当前航行偏差信息，若存在偏差，获取偏差角度和偏差距离； 获取任务作业总成数据：接收任务作业总成数据，包括温盐深测量任务的测量点坐标序列、自动收放绞车设备状态数据； 4-2数据融合与分析阶段： a.建立状态向量：将获取到的所有数据组合成一个综合状态向量S； b.目标航迹匹配分析：将综合状态向量S中当前无人船的位置坐标x,y与目标航迹的目标点坐标xtarget,ytarget进行对比分析，计算当前位置与下一个目标点之间的距离da和方位角θa，即： c.根据当前航向θ与θa的差值，判断是否需要调整航向； d.障碍物风险评估：根据雷达信息、视觉信息判断是否存在障碍物威胁；如果检测到障碍物，根据障碍物的距离do、方位角βo以及无人船的当前速度V，计算碰撞时间TTC为：若TTC小于安全阈值，则判定存在碰撞风险，需进行避障处理； e.环境因素影响分析：考虑海图信息中的水深h，结合无人船的吃水深度hd，判断是否存在搁浅风险；若h-hd小于安全水深余量，则发出浅水警报并调整航行策略；同时，根据惯导信息中的加速度和角速度数据，分析船舶的运动稳定性，若发现异常波动，需要调整航行状态以保证稳定； 4-3调控决策生成阶段： 航向调整决策：如果目标航迹匹配分析表明需要调整航向，根据当前航向与目标航向的差值，采用PID控制算法计算出合适的舵角调整量Δδ，即：Δδ＝其中，et＝θa-θ，即航向偏差，KP，Ki，Kd为PID控制器的参数，根据无人船的动力学特性和航行环境进行整定； 速度调整决策：综合考虑障碍物风险评估、任务要求和环境因素，决定是否调整航速；若存在碰撞风险，对于动态障碍物，按照避障决策模块规则，改变速度大小；对于静态障碍物，根据与障碍物的航向角度差，判断采用何种海事规则，若需要减速，计算出速度降低量； 综合调控指令生成：将计算得到的舵角调整量Δδ和速度调整量ΔV组合成一个综合调控指令C＝[Δδ,ΔV]； 4-4调控执行与数据反馈阶段： 发送调控指令：将综合调控指令C发送到无人船的执行机构，以调整无人船的航行状态；舵机根据接收到的Δδ调整舵角，发动机控制系统根据ΔV调整发动机转速，从而改变无人船的航向和航速； 数据反馈：将所有参与调控的数据信息，即状态向量S中的所有数据以及生成的调控指令C发送回船载控制模块；船载控制模块将数据通过通信模块传输至母船岸基遥控监测平台，用于实时监控和后续数据分析；同时，航行控制模块自身记录数据，以便进行航行过程的回溯分析和故障诊断。

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