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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种基于人工智能的仿生机器人控制逻辑获取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：CN117021068B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202310768792.6，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于人工智能的仿生机器人控制逻辑获取方法是由郭春雨;孙路程;汤晓云;梁泽军;蔡琳;金磊设计研发完成，并于2023-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的仿生机器人控制逻辑获取方法在说明书摘要公布了：本发明属于人工智能方法应用与仿生技术交叉领域，涉及一种基于人工智能的仿生机器人控制逻辑获取方法。从仿生机器人的控制逻辑角度出发，优点在于考虑到现有仿生机器人仅仅模仿了生物运动的姿势，难以实现生物那样节能、高效率和低噪声的运动，不符合如今的任务需求，因此设计一种基于人工智能的仿生机器人控制逻辑获取方法，从真实的生物运动过程中，借助人工智能手段获取仿生机器人的控制逻辑，提升仿生机器人整体性能的目的。通过此方法获取控制逻辑的仿生机器人，能够更加节能高效和低噪声的移动，更加符合当下的各种任务需求，提升实用价值。

本发明授权一种基于人工智能的仿生机器人控制逻辑获取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的仿生机器人控制逻辑获取方法，其特征在于：步骤如下： 步骤1：借助环境信息测量技术、传感器对拟模仿的生物移动以及附近环境信息数据进行获取，获取不同移动状态下的数据； 搭建PIV试验设备，借助PIV方法获取静水中生物的直线加速游动的体态变化及附近流场信息； 步骤2：分析模仿生物体态所需要的控制系统机械关节结构，根据拟定的控制系统，将获取的移动体态数据、速度场及衍生矢量图进行处理，将环境信息、移动状态作为神经网络的输入信息，控制系统所对应的信号作为标签； 步骤2.1：对生物的体态变化进行分析，得到合适的仿生机器人整体控制系统机械关节结构，确保控制系统的自由度能够最大程度的还原真实生物的摆动过程，其中，需要N个传动节点及相应关节间传动杆和外壳支撑传动杆，还原真实生物的摆动过程； 步骤2.2：将移动时的体态数据根据拟设计的仿生机器人整体控制系统结构进行处理，将各传动节点应处于的状态，整理成信号矩阵形式，作为神经网络训练过程中的标签；信号矩阵中A1-A5负责控制仿生机器人姿态，A1决定仿生机器人头的朝向，A5决定仿生机器人尾的摆动方向，A2-A4决定中部N个传动节点沿仿生机器人纵向的关节间传动杆的摆动角度；信号矩阵中R2-R4及L2-L4分别决定中部N个传动节点右侧和左侧传动杆的摆动角度；其中，应用中矩阵根据情况设置成为任意形式，确保能够合理控制仿生机器人； 步骤2.3：将生物身旁的环境信息进行整理，作为神经网络的输入信息，使仿生机器人测量获取的相应位置数据；根据设计的仿生机器人的流动传感器所在位置，从速度场及衍生矢量场中读取不同时刻r1-r10和l1-l10相应信息，形成神经网络输入的流动信息矩阵数据集； 步骤3：对神经网络进行训练，根据训练过程中的损失函数值进行判断，获取性能最优的网络模型及参数，作为仿生机器人的控制逻辑； 步骤3.1：借助GPU加速的手段，对神经网络进行训练，使神经网络能够通过输入连续几个时刻的流动信息以及信号矩阵来判断出下一时刻的信号矩阵，训练时要获取训练过程中的损失函数值变化； 步骤3.2：根据损失函数值的变化，判断最佳神经网络模型及参数，作为仿生机器人的控制逻辑； 步骤4：利用数值模拟软件验证人工智能方法获取的仿生机器人控制逻辑是否能够根据设置的移动状态及周围环境信息进行有效反馈。

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