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龙图腾网获悉广州大学申请的专利一种基于PPO算法的水下机器人姿态控制方法及装置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：CN119414865B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202411494304.8，技术领域涉及：G05D1/485；该发明授权一种基于PPO算法的水下机器人姿态控制方法及装置是由陈炳聪;徐昊哲;梁家乔;刘爱荣;梁家健;苏智文;孙一航;蓝涛;李赋健;许家绵设计研发完成，并于2024-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于PPO算法的水下机器人姿态控制方法及装置在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种基于PPO算法的水下机器人姿态控制方法及装置，属于计算机技术领域。该方法包括：构建第一动力学模型，根据第一动力学模型确定第一训练样本；将拍摄目标处于拍摄画面中央时水下机器人的姿态确定为预设姿态，根据第一训练样本与预设姿态确定第二训练样本；基于Actor‑Critic机制构建深度神经网络，将第二训练样本输入深度神经网络进行训练，得到训练完毕的目标深度神经网络；采用该深度神经网络对第一动力学模型进行更新，得到第二动力学模型；基于第二动力学模型和第一干扰值对水下机器人进行姿态控制。本发明能优化动力学模型，保证水下机器人在复杂水下环境中的拍摄稳定性和控制精度。

本发明授权一种基于PPO算法的水下机器人姿态控制方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于PPO算法的水下机器人姿态控制方法，其特征在于，所述方法包括： 构建第一动力学模型，并根据所述第一动力学模型确定第一训练样本，第一训练样本为水下机器人与水下环境进行交互时的姿态数据； 将拍摄目标处于拍摄画面中央时所述水下机器人的姿态确定为预设姿态，根据所述第一训练样本与所述预设姿态确定第二训练样本，所述拍摄目标为所述水下机器人跟踪拍摄的目标； 将所述拍摄目标处于拍摄画面中央时所述水下机器人的姿态确定为所述预设姿态，所述预设姿态的表达式为和d，其中，为预设坐标，d为所述水下机器人与所述拍摄目标之间的预设距离，所述拍摄目标为所述水下机器人跟踪拍摄的目标； 所述第一训练样本的表达式为和，其中，为所述水下机器人的实际坐标，为所述水下机器人与所述拍摄目标之间的实际距离； 所述第二训练样本的表达式为： 其中，为坐标误差，为所述水下机器人与所述拍摄目标之间的距离误差； 基于Actor-Critic机制构建深度神经网络，将所述第二训练样本输入所述深度神经网络进行训练，得到训练完毕的目标深度神经网络； 获取第一干扰值，所述第一干扰值为所述水下机器人与水下环境进行交互时水下环境对所述水下机器人产生的干扰值； 采用所述训练完毕的所述深度神经网络对所述第一动力学模型进行更新，得到第二动力学模型； 基于所述第二动力学模型和所述第一干扰值对所述水下机器人进行姿态控制。

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