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龙图腾网恭喜广东海洋大学申请的专利一种水下机器人垂直面运动模型参数辨识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：CN117634136B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202311350079.6，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种水下机器人垂直面运动模型参数辨识方法是由袁剑平;张弛;陈保富;陈庆东;柴卓辉设计研发完成，并于2023-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水下机器人垂直面运动模型参数辨识方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种水下机器人垂直面运动模型参数辨识方法，包括：S1、根据水下机器人的运动特征，建立水下机器人的垂直面运动模型；S2、对所述垂直面运动模型进行离散化，获取离散化的垂直面运动模型；S3、对所述离散化的垂直面运动模型进行差分处理，基于差分处理后的垂直面运动模型，获取参数辨别模型；S4、基于多新息的最小二乘方法和所述参数辨识模型进行参数辨识，辨识出模型参数；S5、利用所述离散化的垂直面运动模型对辨识出的模型参数进行验证，若误差小于等于预设误差则输出辨识结果，若所述误差大于所述预设误差则返回S2。本发明采用的基于多新息的最小二乘辨识方法，提高了辨识参数的快速性和准确性。

本发明授权一种水下机器人垂直面运动模型参数辨识方法在权利要求书中公布了：1.一种水下机器人垂直面运动模型参数辨识方法，其特征在于，包括：S1、根据水下机器人的运动特征，建立水下机器人的垂直面运动模型；S2、对所述垂直面运动模型进行离散化，获取离散化的垂直面运动模型；S3、对所述离散化的垂直面运动模型进行差分处理，基于差分处理后的垂直面运动模型，获取参数辨别模型；S4、基于多新息的最小二乘方法和所述参数辨识模型进行参数辨识，辨识出模型参数；S5、利用所述离散化的垂直面运动模型对辨识出的模型参数进行验证，若误差小于等于预设误差则输出辨识结果，若所述误差大于所述预设误差则返回S2；S1中根据水下机器人的运动特征，建立水下机器人的垂直面运动模型包括：根据所述水下机器人的运动特征进行线性化处理，建立所述水下机器人的垂直面运动模型： 其中，θ为水下机器人纵倾，ζ为航行深度，q为纵倾角速度，w为垂向速度，δ为输入舵角，V为直航速度，Mq,Zw是待辨识参数，m,Iy为可直接测量的水下机器人壳体参数，为纵倾角速度导数，为纵倾角的导数，为垂向速度导数，为航行深度导数，xR为舵到坐标原点距离，CLS为升力系数，ρ为水的密度，S为舵的截面积；S2中对所述垂直面运动模型进行离散化，获取离散化的垂直面运动模型包括：通过采用一阶近似描述对进行离散化：xk+1＝Φxk+Δuk其中，xk和xk+1分别为时间k和k+1的状态项、Φ为系数矩阵、Δ为系数矩阵、uk为时间k的输入项，A为系统的状态转移矩阵，h为时间步长，I为单位矩阵，B为系统的输入矩阵，采用一阶近似描述，Φ≈I+Ah，Δ≈Bh；获取单位前移算子，基于所述单位前移算子，获取新的离散化的模型；通过将所述新的离散化的模型代入y＝Cx，获取所述离散化的垂直面运动模型： 其中，θk、ζk分别为纵倾、航行深度，αij,βij为含水下机器人水动力系数的待辨识参数。

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