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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利无人船轨迹跟踪自适应控制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：CN119311016B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202411876648.5，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权无人船轨迹跟踪自适应控制方法是由张磊;张胜茁;杜哲;杜磊;谷婷婷;甘浪雄;李晓彬设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本无人船轨迹跟踪自适应控制方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种无人船轨迹跟踪自适应控制方法，包括以下步骤：步骤S1：基于风模型和流模型构建无人船环境干扰模型；基于位置和航向构建无人船运动学模型；基于横向力、纵向力和垂向力构建无人船动力学模型；步骤S2：将无人船环境干扰模型、无人船运动学模型和无人船动力学模型进行结合，得到环境干扰下无人船运动模型；步骤S3：通过MPC控制器，对环境干扰下无人船运动模型进行轨迹跟踪。不仅提高了无人船在各种复杂气候条件下的航行稳定性和轨迹追踪精度，还显著增强了其在实际应用中对突发环境变化的适应能力。

本发明授权无人船轨迹跟踪自适应控制方法在权利要求书中公布了：1.一种无人船轨迹跟踪自适应控制方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：基于风模型和流模型构建无人船环境干扰模型；基于位置和航向构建无人船运动学模型；基于横向力、纵向力和垂向力构建无人船动力学模型；步骤S2：将所述无人船环境干扰模型、无人船运动学模型和无人船动力学模型进行结合，得到环境干扰下无人船运动模型；步骤S3：通过MPC控制器，对所述环境干扰下无人船运动模型进行轨迹跟踪；步骤S3中，通过动作者-评论家算法，对所述MPC控制器的状态权重矩阵进行调整，并基于强化学习算法的奖励值，对预测步长进行实时优化；采用所述动作者-评论家算法的奖励值，对预测步长进行实时优化的方法包括：步骤S331：实时计算奖励值的变化量；步骤S332：基于所述变化量对预测步长进行调整；步骤S331中，所述奖励值的变化量的表达式为： ； ； ； ； ； ；式中，表示奖励值的变化量，表示当前时刻的奖励值，表示上一时刻的奖励值；表示t时刻的奖励；表示t+1时刻的奖励；表示t+2时刻的奖励；表示t+3时刻的奖励；表示t+k+1时刻的奖励；，表示反映不同时刻奖励值价值的折扣因子；表示船舶在横向上的误差；表示船舶在纵向上的误差；表示船舶的航向误差；表示t时刻的位置坐标；表示t时刻的船舶航向；和分别代表参考轨迹的水平坐标和垂直坐标；步骤S332中，预测步长进行调整的表达式为： ； ；式中，表示奖励值的变化量；N表示预测步长；A表示预测步长N的调整幅度。

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