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龙图腾网获悉江苏科技大学申请的专利基于强化学习的蝠鲼式仿生鱼控制方法、装置及存储介质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：CN115390573B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202211009423.0，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权基于强化学习的蝠鲼式仿生鱼控制方法、装置及存储介质是由曹程程;苏世杰;陈珂;杨鑫;郭凯翔;张建;殷宝吉;陈赟设计研发完成，并于2022-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的蝠鲼式仿生鱼控制方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于强化学习的蝠鲼式仿生鱼控制方法、装置及存储介质，所述仿生鱼控制方法通过强化学习算法控制蝠鲼式仿生鱼实现仿生鱼的自主游动至目标点的任务，以观测仿生鱼当前运动状态作为强化学习算法的输入，输出方向与速度系数来控制仿生鱼的游动方向和速度，相对于控制关节运动角度的方法本发明提高了训练效率、控制效率和鲁棒性。除此之外本发明以GPSINS作为定位导航系统，相较于通过拍摄仿生鱼位姿的定位方法更具有实用性。

本发明授权基于强化学习的蝠鲼式仿生鱼控制方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的蝠鲼式仿生鱼控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 1建立世界坐标系：以初始点作为坐标原点，东方向为X正方向，北方向为Y正方向； 2构建INS和GPS组合导航系统，输出t时刻仿生鱼的位置信息，推导t时刻误差角度err_yaw和当前位置与目标点距离err_dist； 3构建强化学习模型，使用DDPG作为强化学习模型框架，输入t时刻状态state＝[err_yaw,v,err_dist,v_yaw]，其中v为蝠鲼式仿生鱼的实时移动速度，v_yaw为转向速度，输出动作action＝[Kv,Kt]，其中Kv为速度系数，Kt为方向系数； 4通过仿真系统对强化学习模型进行训练； 5完成训练后，强化学习模型输出动作action＝[Kv,Kt]作为蝠鲼式仿生鱼的舵机的控制曲线的输入值，控制鱼体的速度和游动方向； 步骤2中，实时航向角与目标航向角之间的偏差err_yaw公式如下： err_yaw＝new_yaw-tar_yaw 其中，new_yaw为当前偏航角，tww_yaw为目标航向角，px和py分别表示目标点的横坐标和纵坐标，nx和ny分别表示INS和GPS组合导航系统输出的当前位置的X坐标和Y坐标，ex和ey分别表示目标点与当前位置X坐标之差和Y坐标之差； 当前位置与目标点距离err_dist公式如下：

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