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龙图腾网获悉燕山大学申请的专利一种基于数字孪生与强化学习的水下机器人编队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：CN116679733B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202310796400.7，技术领域涉及：G05D1/485；该发明授权一种基于数字孪生与强化学习的水下机器人编队控制方法是由闫敬;张天翼;高天铭;杨晛;罗小元设计研发完成，并于2023-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数字孪生与强化学习的水下机器人编队控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数字孪生与强化学习的水下机器人编队控制方法，属于水下机器人控制领域，包括收集水下机器人和水域环境所需数据并制备成数据集；构建水下机器人数字孪生体和虚拟水下环境，完成数字孪生模型的初步建立；采用积分强化学习训练数字孪生模型，并构建值函数以及初始时刻的控制策略和扰动输入；用神经网络结构与迭代权重的方法，对神经网络中值函数、控制策略以及扰动输入对应的权重更新，并将新生成的控制策略和扰动输入传输至水下机器人；修正数字孪生体，选出最优方案；通过数字孪生模型实时监控水下机器人，并判断水下机器人是否形成预期编队，若否，重复步骤3‑5；若是，则编队完成。本发明能够保障数据的实时性和有效性。

本发明授权一种基于数字孪生与强化学习的水下机器人编队控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生与强化学习的水下机器人编队控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，收集水下机器人和水域环境的所需数据，将已收集数据制备成数据集；步骤2，基于步骤1数据集中水下机器人和水域环境的数据，同样比例构建水下机器人数字孪生体和虚拟水下环境，完成数字孪生模型的初步建立；步骤3，将步骤1数据集中位置、姿态、线速度以及角速度作为状态数据量，供数字孪生模型训练使用，采用积分强化学习训练数字孪生模型，并构建值函数以及初始时刻的控制策略和扰动输入；步骤4，采用神经网络结构与迭代权重的方法，对神经网络中值函数、控制策略以及扰动输入对应的权重进行更新，生成新的控制策略和扰动输入，进而通过通信模块将新生成的控制策略和扰动输入传输至水下机器人；步骤5，基于步骤4中已接收的控制策略和扰动输入进行动作，水下机器人更新自身状态，同时将位置、姿态、线速度以及角速度状态数据信息反馈到数字孪生模型，进一步基于反馈的状态数据实时进行对比以修正数字孪生体，选出最优系统设计方案；步骤6，通过数字孪生模型实时监控水下机器人，并判断水下机器人是否形成预期编队，若否，重复步骤3-5；若是，则编队完成。

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