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龙图腾网获悉清华大学申请的专利仿生机器鱼导航任务的强化学习训练回路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：CN117150881B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202310894612.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权仿生机器鱼导航任务的强化学习训练回路方法及装置是由邱敬然;赵立豪;蒋新宇;贾永霞设计研发完成，并于2023-07-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本仿生机器鱼导航任务的强化学习训练回路方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种仿生机器鱼导航任务的强化学习训练回路方法及装置，其中，方法包括：基于仿生机器鱼的定点导航任务，构建强化学习训练平台；建立仿生机器鱼在流体中的运动学模型，确定数值仿真环境；基于强化学习训练平台，向数值仿真环境中的仿生机器鱼发送指令，并实时采集数值仿真环境中的仿生机器鱼的姿态、速度和加速度中的至少一个数据，以完成数值仿真训练；向实地实验中的仿生机器鱼发送指令，以控制仿生机器鱼的游动行为，同步接收双目定位系统解算的仿生机器鱼位置坐标，以进行实地实验训练。由此，解决了相关技术无法精确反映真实实验中机器鱼的运动状态，易导致计算成本极高，无法在可接受时间内提供强化学习所需的训练数据等问题。

本发明授权仿生机器鱼导航任务的强化学习训练回路方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种仿生机器鱼导航任务的强化学习训练回路方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于仿生机器鱼的定点导航任务，构建强化学习训练平台，其中，所述构建强化学习训练平台，包括：将所述仿生机器鱼的传感器信号和位置信号作为强化学习的状态，并将所述仿生机器鱼的转向、前进的运动模式作为可选择的动作，通过预设近端策略优化算法进行训练，得到所述强化学习训练平台； 所述预设近端策略优化算法的损失函数为： 其中，和分别表示进行参数更新的网络和进行动作采样的网络，和分别表示所述仿生机器鱼所测量的状态信号以及其执行的控制动作，为优势函数； 建立所述仿生机器鱼在流体中的运动学模型，确定数值仿真环境； 基于所述强化学习训练平台，向所述数值仿真环境中的仿生机器鱼发送指令，以控制所述仿生机器鱼的游动行为，并实时采集所述数值仿真环境中的仿生机器鱼的姿态、速度和加速度中的至少一个数据，并从所述数值仿真环境中同步获取所述仿生机器鱼位置坐标，以完成数值仿真训练； 向实地实验中的仿生机器鱼发送指令，以控制所述仿生机器鱼的游动行为，并实时采集所述仿生机器鱼通过无线信号所发送的姿态、速度和加速度中的至少一个数据，并同步接收双目定位系统解算的所述仿生机器鱼位置坐标，以进行实地实验训练，其中，所述以进行实地实验训练，包括：在所述实地实验中，计算所述仿生机器鱼在三维空间坐标系下的坐标，以获取所述仿生机器鱼的实际位置，并同步获取所述仿生机器鱼的实测信号数据，利用所述强化学习训练平台进行最终训练，直至所述仿生机器鱼能够在所述实地实验中完成指定任务。

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