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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SAC和神经回路策略的机器人控制方法、电子设备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：CN117301071B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202311521198.3，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于SAC和神经回路策略的机器人控制方法、电子设备及存储介质是由莫宏伟;徐立芳;张圣胤;温峰设计研发完成，并于2023-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于SAC和神经回路策略的机器人控制方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：一种基于SAC和神经回路策略的机器人控制方法、电子设备及存储介质，属于机器人行为控制技术领域。为提高机器人处理速度和智能特性，本发明将机器人控制与强化学习中SAC算法相结合，摆脱了传统控制算法对模型的限制，提高了机器人的学习速度和对经验样本的利用效率，解决了机器人易陷入局部最优、无法合理规划动作的问题。通过构建四层神经回路策略网络作为控制输出生成网络，能够高效准确地完成机器人控制，与当前时期其他技术相比，本方法对硬件算力要求更低，能够拥有较高的计算效率，只需要少量神经元便能达到较好的效果。本方法工作原理更接近神经细胞的功能原理，具有更先进的理论支撑，在人工智能领域有更多发展潜力。

本发明授权一种基于SAC和神经回路策略的机器人控制方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于SAC和神经回路策略的机器人控制方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.构建仿真环境，设计机器人初始位置、速度和倾角，采集机器人的运动状态数据； S2.构建线性层，将步骤S1采集的机器人的运动状态数据输入到线性层进行线性变换，得到机器人的运动状态特征序列； S3.构建基于神经回路策略网络的SAC演员网络，将步骤S2得到的机器人的运动状态特征序列输入到基于神经回路策略网络的SAC演员网络，神经回路策略的感知层接收到步骤S2得到的机器人的运动状态特征序列，利用正负极性的突触向中转层传递抑制信号或激发信号，抑制信号或激发信号经过中转层向控制层传递，接着循环传递并输出到驱动层，驱动层更新所有神经元的状态，各个运动神经元经非线性激活函数计算出输出膜电位，输出膜电位最高的仿生神经元为机器人控制策略； S4.构建SAC评论家网络，将得到的当前机器人状态和机器人控制策略输入到SAC评论家网络中，SAC评论家网络基于Q值函数计算SAC评论家网络输出项，评估当前机器人状态和机器人控制策略的有效性； S5.构建重放缓冲区，将得到的当前机器人状态和机器人控制策略存储到重放缓冲区，将步骤S4得到的SAC评论家网络输出项存储到重放缓冲区，然后基于重放缓冲区中存储的信息数据更新基于神经回路策略网络的SAC演员网络和SAC评论家网络的权重，完成基于SAC和神经回路策略的机器人控制。

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