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龍圖騰網(wǎng)獲悉哈爾濱工程大學(xué)三亞南海創(chuàng)新發(fā)展基地;哈爾濱工程大學(xué)申請(qǐng)的專利基于仿生智能魚設(shè)備的集群控制系統(tǒng)及方法、存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120386388B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510822843.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G05D1/698；該發(fā)明授權(quán)基于仿生智能魚設(shè)備的集群控制系統(tǒng)及方法、存儲(chǔ)介質(zhì)是由付金宇;董洹;劉思佳;李曄;劉祐誠(chéng);張所暄;朱志浩;高亮;王巖;康滿倉(cāng)設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-19向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于仿生智能魚設(shè)備的集群控制系統(tǒng)及方法、存儲(chǔ)介質(zhì)在說(shuō)明書摘要公布了：本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于仿生智能魚設(shè)備的集群控制系統(tǒng)及方法、存儲(chǔ)介質(zhì)，系統(tǒng)包括：視覺(jué)感知系統(tǒng)，基于圖像數(shù)據(jù)對(duì)環(huán)境進(jìn)行三維重建；識(shí)別環(huán)境中的障礙物，并對(duì)障礙物進(jìn)行實(shí)時(shí)測(cè)距，確定仿生智能魚設(shè)備與障礙物之間的距離；基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行環(huán)境建圖和路徑規(guī)劃優(yōu)化，實(shí)時(shí)獲取仿生智能魚設(shè)備的位姿，以對(duì)仿生智能魚設(shè)備的位姿進(jìn)行調(diào)整；路徑規(guī)劃系統(tǒng)，基于三維重建的環(huán)境為仿生智能魚設(shè)備生成從起點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)的最優(yōu)路徑；仿生推進(jìn)系統(tǒng)，為魚類仿生外形，為流線型設(shè)計(jì)；設(shè)置有復(fù)合材料的尾鰭及尾鰭驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)；尾鰭驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)尾鰭以模擬魚類尾鰭的擺動(dòng)模式，推動(dòng)仿生智能魚設(shè)備移動(dòng)。本申請(qǐng)?zhí)嵘朔律悄荇~設(shè)備在復(fù)雜環(huán)境中平穩(wěn)高效的運(yùn)動(dòng)。

本發(fā)明授權(quán)基于仿生智能魚設(shè)備的集群控制系統(tǒng)及方法、存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于仿生智能魚設(shè)備的集群控制系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括視覺(jué)感知系統(tǒng)、路徑規(guī)劃系統(tǒng)、仿生推進(jìn)系統(tǒng)和物聯(lián)網(wǎng)通信系統(tǒng)；其中： 視覺(jué)感知系統(tǒng)，用于獲取仿生智能魚設(shè)備采集的周圍環(huán)境的圖像數(shù)據(jù)，基于圖像數(shù)據(jù)對(duì)環(huán)境進(jìn)行三維重建；識(shí)別環(huán)境中的障礙物，并對(duì)障礙物進(jìn)行實(shí)時(shí)測(cè)距，確定仿生智能魚設(shè)備與障礙物之間的距離，以協(xié)助仿生智能魚設(shè)備在動(dòng)態(tài)環(huán)境中進(jìn)行運(yùn)動(dòng)；利用仿生智能魚設(shè)備上的激光雷達(dá)生成點(diǎn)云數(shù)據(jù)，以進(jìn)行環(huán)境建圖和路徑規(guī)劃優(yōu)化，利用仿生智能魚設(shè)備上的慣性測(cè)量單元采集設(shè)備的姿態(tài)和運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，以實(shí)時(shí)獲取仿生智能魚設(shè)備的位姿，以對(duì)仿生智能魚設(shè)備的位姿進(jìn)行調(diào)整，以確保仿生智能魚設(shè)備的位姿在復(fù)雜環(huán)境中保持穩(wěn)定運(yùn)行； 路徑規(guī)劃系統(tǒng)，用于基于三維重建的環(huán)境為仿生智能魚設(shè)備生成從起點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)的最優(yōu)路徑；實(shí)時(shí)調(diào)整路徑以規(guī)避障礙物，確保仿生智能魚設(shè)備安全行進(jìn)； 仿生推進(jìn)系統(tǒng)，其為魚類仿生外形，為流線型設(shè)計(jì)；設(shè)置有復(fù)合材料的尾鰭及尾鰭驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)；所述尾鰭驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)尾鰭以模擬魚類尾鰭的擺動(dòng)模式，推動(dòng)仿生智能魚設(shè)備在水中移動(dòng)； 物聯(lián)網(wǎng)通信系統(tǒng)，用于構(gòu)建仿生智能魚設(shè)備之間，仿生智能魚設(shè)備與云端服務(wù)器之間的數(shù)據(jù)傳輸鏈路，使仿生智能魚設(shè)備之間、仿生智能魚設(shè)備與云端服務(wù)器之間進(jìn)行數(shù)據(jù)交互，以確保感知數(shù)據(jù)、狀態(tài)信息和任務(wù)指令的傳輸； 所述視覺(jué)感知系統(tǒng)基于圖像數(shù)據(jù)對(duì)環(huán)境進(jìn)行三維重建，包括： 獲取圖像數(shù)據(jù)中兩個(gè)不同圖像采集單元所采集的數(shù)據(jù)，圖像數(shù)據(jù)中像素點(diǎn)坐標(biāo)的極線幾何關(guān)系通過(guò)下式確定： 其中，x1，x2為像素匹配點(diǎn)在不同圖像采集單元采集圖像中的齊次坐標(biāo)，F(xiàn)為基本矩陣，描述兩個(gè)圖像采集單元采集圖像之間的極線約束關(guān)系，T表示轉(zhuǎn)置； 像素點(diǎn)的深度Z與視差d的關(guān)系如下： Z為三維場(chǎng)景點(diǎn)相對(duì)于圖像采集單元的深度；f為相機(jī)的焦距；B為兩個(gè)圖像采集單元之間的基線距離；d為視差，表征匹配點(diǎn)在左右視圖中的水平像素坐標(biāo)差； 為圖像采集單元確定投影模型，基于投影模型將三維點(diǎn)X投影到圖像點(diǎn)x： x為二維像素點(diǎn)的齊次坐標(biāo)，K為相機(jī)內(nèi)參矩陣，包含相機(jī)位于x、y兩軸的焦距fx，fy，主點(diǎn)坐標(biāo)c x,c y；；[R∣t]為相機(jī)外參矩陣，R為旋轉(zhuǎn)矩陣，t為平移向量；X為三維場(chǎng)景點(diǎn)的齊次坐標(biāo)； 確定三維場(chǎng)景的光強(qiáng)度一致性誤差，對(duì)像素點(diǎn)進(jìn)行光強(qiáng)度誤差補(bǔ)償； 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定三維場(chǎng)景的深度估計(jì)的損失函數(shù)，并利用損失函數(shù)分別對(duì)像素參數(shù)進(jìn)行修正： 其中，Ldepth為深度回歸損失，Lgrad為梯度一致性損失，以強(qiáng)制深度圖邊緣與圖像邊緣對(duì)齊；Lsmooth為平滑性約束，以避免深度圖出現(xiàn)噪聲；λd、λg、λs分別為各損失項(xiàng)的權(quán)重系數(shù)； 對(duì)三維場(chǎng)景進(jìn)行渲染，如下： 為射線r最終渲染的顏色，σ i為第i個(gè)采樣點(diǎn)的體積密度，c i為第i個(gè)采樣點(diǎn)的顏色，δ i為相鄰采樣點(diǎn)之間的距離，T i為透射率，計(jì)算公式為： 。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人哈爾濱工程大學(xué)三亞南海創(chuàng)新發(fā)展基地;哈爾濱工程大學(xué)，其通訊地址為：572024 海南省三亞市崖州區(qū)深海科技城社區(qū)居民委員會(huì)新道街5號(hào)三亞用友梅地亞中心8棟；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。