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龙图腾网获悉长沙矿冶研究院有限责任公司申请的专利多编码器融合与约束增强的深海采矿车运动数字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：CN121031381B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511555210.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权多编码器融合与约束增强的深海采矿车运动数字方法是由侯奔;高静;符章捷;毛桂庭设计研发完成，并于2025-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本多编码器融合与约束增强的深海采矿车运动数字方法在说明书摘要公布了：本发明涉及深海采矿技术领域，公开了多编码器融合与约束增强的深海采矿车运动数字方法。构建运动数字模型，运动数字模型包括输入层、处理层以及输出层，输入层包括对应多维数据类别的多个编码器和针对环境数据设置的注意力模块，处理层基于注意力机制与LSTM网络构建，输出层基于Dense网络构建；实时获取多个编码器包括深海采矿车环境数据在内的多维数据，将多维数据输入运动数字模型进行运动模拟，获取深海采矿车的运动模拟结果，解决了现有深海采矿车运动模拟方法无法进行快速精准运动模拟的问题。

本发明授权多编码器融合与约束增强的深海采矿车运动数字方法在权利要求书中公布了：1.多编码器融合与约束增强的深海采矿车运动数字方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：构建运动数字模型，所述运动数字模型包括输入层、处理层以及输出层，所述输入层包括对应多维数据类别的多个编码器和针对多维数据中的环境数据设置的注意力模块，所述处理层基于注意力机制与LSTM网络构建，所述输出层基于Dense网络构建； 所述输入层对环境数据采用编码器进行编码处理获取环境向量，所述注意力模块对环境向量采用维度注意力获取维度注意力加权向量，再基于维度注意力加权向量采用自注意力获取位置注意力加权向量，并将位置注意力加权向量输入处理层中进行处理； 所述注意力模块包括维度注意力子模块与基于自注意力构建的位置注意力子模块； 所述维度注意力子模块与位置注意力子模块相接，维度注意力子模块对编码器处理后的环境向量采用全局最大池化与全局平均池化进行多尺度融合获取维度注意力加权向量，位置注意力子模块基于维度注意力加权向量采用自注意力获取位置注意力加权向量，并将位置注意力加权向量输入处理层中进行处理； 所述多维数据包括环境数据、车体数据、运动数据以及控制数据； 所述对应多维数据类别的多个编码器包括环境编码器、车体编码器、运动编码器以及控制编码器； 所述环境编码器采集的环境数据包括底质剪切力、贯入力、摩擦力、聚合力、水流速度、水流方向以及坡度数据； 所述车体编码器采集的车体数据包括采矿车的长度、宽度、高度、质量、转动惯量、履齿高度、履齿间距以及着底区域； 所述运动编码器采集的运动数据包括矿车位置、姿态四元数、线速度以及角速度； 所述控制编码器采集的运动数据包括采矿车的功率输出、左履带控制速度以及右履带控制速度； 步骤2：通过所述的多个编码器实时获取包括深海采矿车的环境数据在内的多维数据，将多维数据输入运动数字模型进行运动模拟，获取深海采矿车的运动模拟结果。

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