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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利基于强化学习的水下蛇形机器人单推进器协同控制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：CN121670680B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610179412.9，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于强化学习的水下蛇形机器人单推进器协同控制方法是由周云虎;余静怡;张婷;赵仕贤;唐文飞;王文静设计研发完成，并于2026-02-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的水下蛇形机器人单推进器协同控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于强化学习的水下蛇形机器人单推进器协同控制方法，包括建立水下蛇形机器人结构模型，构建水下蛇形机器人运动控制与决策模型，定义状态空间与动作空间将来自中枢模式发生器的蛇体多关节波浪推进与尾部推进器推力输出统一纳入控制决策框架中，设计以路径跟踪误差、航向偏差及推进效率为目标的复合奖励函数，基于强化学习算法训练水下蛇形机器人运动控制与决策模型，生成最优水下蛇形机器人协同控制策略执行水下蛇形机器人多航路点路径跟踪任务，使得在不依赖精确水动力模型的条件下，自主学习关节波形参数与推进器推力的协同控制策略，从而实现超冗余水下蛇形机器人在包含转弯路段的多段路径约束下的稳定、高精度路径跟踪。

本发明授权基于强化学习的水下蛇形机器人单推进器协同控制方法在权利要求书中公布了：1.基于强化学习的水下蛇形机器人单推进器协同控制方法，其特征在于，包括： 建立水下蛇形机器人结构模型；所述水下蛇形机器人结构模型包括： 中枢模式发生器相位更新模型，描述中枢模式发生器相位； 关节周期性摆动模型，计算水下蛇形机器人各关节的摆动角度； 尾部单推进器模型，描述由尾部推进器提供的轴向推力； 基于水下蛇形机器人结构模型构建水下蛇形机器人运动控制与决策模型，定义状态空间与动作空间，设计物理约束映射函数；所述水下蛇形机器人运动控制与决策模型包括策略网络与价值网络； 在仿真环境中，设定目标点与目标路径，水下蛇形机器人进行多航路点路径跟踪，设计复合奖励函数，基于强化学习算法训练水下蛇形机器人运动控制与决策模型，获取最优水下蛇形机器人协同控制策略； 基于最优水下蛇形机器人协同控制策略执行水下蛇形机器人多航路点路径跟踪任务，实现水下蛇形机器人的协同控制；所述最优水下蛇形机器人协同控制策略，根据水下蛇形机器人在多航路点路径跟踪任务中的状态，结合物理约束映射函数实时生成实际控制量，用于水下蛇形机器人控制。

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