买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜广州航海学院申请的专利一种面向水下机器人的电池能量回收利用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：CN119229271B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202411338503.X，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权一种面向水下机器人的电池能量回收利用方法是由向丹;孙昊;凌菁;周泽彬设计研发完成，并于2024-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向水下机器人的电池能量回收利用方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向水下机器人的电池能量回收利用方法，包括整合水下机器人的设备状态和环境数据，利用粒子滤波算法筛选数据，实时捕捉水下环境的深度信息，收集电池材料属性和能量传输效率参数，通过k‑means聚类算法识别参数，构建能量回收网络的约束条件，根据能量损耗信息和节点布局，构建能量回收网络拓扑模型，应用Eulerian路径算法获取最优路径，采用非支配排序遗传算法确定弧线曲率，动态更新拓扑模型参数，获得优化后的能量回收弧线，构建弧线优化机制，利用逻辑回归算法评分弧线，识别高效节点，利用Apriori关联规则挖掘算法简化网络拓扑结构，计算结构差异并更新模型，利用适应度函数算法实时监测网络状态和能量损耗，评估传输效率。

本发明授权一种面向水下机器人的电池能量回收利用方法在权利要求书中公布了：1.一种面向水下机器人的电池能量回收利用方法，其特征在于：步骤S101，从水下机器人收集设备状态和环境数据，使用粒子滤波算法对数据进行筛选，对电池材料属性和能量传输效率参数进行收集，通过k-means聚类算法将属性参数识别，构建能量回收网络的约束条件；步骤S102，根据能量回收网络中节点的能量损耗信息和节点布局信息，构建能量回收网络拓扑模型；应用Eulerian路径算法，获取能量回收过程中的最优路径，采用非支配排序遗传算法，计算网络中各节点对应的弧线曲率；步骤S103，根据网络约束条件，设定能量传输效率的最大化的目标函数，采用BP网络算法对能量回收网络的弧线进行迭代训练，通过计算能量流经弧线节点时的损耗和效率来动态更新能量回收网络拓扑模型参数，获得优化后的能量回收弧线；步骤S104，构建弧线优化机制，通过逻辑回归算法对优化后的能量回收弧线进行复杂度评分，构建拓扑节点集；利用Apriori关联规则挖掘算法分析节点间的因果关系，计算结构差异并更新模型；步骤S105，利用适应度函数算法对网络状态和能量损耗进行实时监测，评估能量传输效率；若监测结果显示传输效率下降或结构复杂度增加，则将当前网络的能量传输效率目标和结构复杂度更新到适应度函数参数中，重新执行弧线优化机制，得到优化后的弧线路径；步骤S106，采用自适应权重分配算法，实时监测水下机器人的运动状态和能量需求，动态调整能量回收网络中各节点的能量分配权重；当监测到网络传输效率下降或结构复杂度上升时，触发弧线优化机制，生成新的最优传输弧线。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广州航海学院，其通讯地址为：510000 广东省广州市黄埔区红山三路101号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。