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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地;哈尔滨工程大学申请的专利基于仿生智能鱼设备的集群控制系统及方法、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：CN120386388B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510822843.8，技术领域涉及：G05D1/698；该发明授权基于仿生智能鱼设备的集群控制系统及方法、存储介质是由付金宇;董洹;刘思佳;李晔;刘祐诚;张所暄;朱志浩;高亮;王岩;康满仓设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于仿生智能鱼设备的集群控制系统及方法、存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于仿生智能鱼设备的集群控制系统及方法、存储介质，系统包括：视觉感知系统，基于图像数据对环境进行三维重建；识别环境中的障碍物，并对障碍物进行实时测距，确定仿生智能鱼设备与障碍物之间的距离；基于点云数据进行环境建图和路径规划优化，实时获取仿生智能鱼设备的位姿，以对仿生智能鱼设备的位姿进行调整；路径规划系统，基于三维重建的环境为仿生智能鱼设备生成从起点到目标点的最优路径；仿生推进系统，为鱼类仿生外形，为流线型设计；设置有复合材料的尾鳍及尾鳍驱动系统；尾鳍驱动系统驱动尾鳍以模拟鱼类尾鳍的摆动模式，推动仿生智能鱼设备移动。本申请提升了仿生智能鱼设备在复杂环境中平稳高效的运动。

本发明授权基于仿生智能鱼设备的集群控制系统及方法、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于仿生智能鱼设备的集群控制系统，其特征在于，所述系统包括视觉感知系统、路径规划系统、仿生推进系统和物联网通信系统；其中： 视觉感知系统，用于获取仿生智能鱼设备采集的周围环境的图像数据，基于图像数据对环境进行三维重建；识别环境中的障碍物，并对障碍物进行实时测距，确定仿生智能鱼设备与障碍物之间的距离，以协助仿生智能鱼设备在动态环境中进行运动；利用仿生智能鱼设备上的激光雷达生成点云数据，以进行环境建图和路径规划优化，利用仿生智能鱼设备上的惯性测量单元采集设备的姿态和运动状态，以实时获取仿生智能鱼设备的位姿，以对仿生智能鱼设备的位姿进行调整，以确保仿生智能鱼设备的位姿在复杂环境中保持稳定运行； 路径规划系统，用于基于三维重建的环境为仿生智能鱼设备生成从起点到目标点的最优路径；实时调整路径以规避障碍物，确保仿生智能鱼设备安全行进； 仿生推进系统，其为鱼类仿生外形，为流线型设计；设置有复合材料的尾鳍及尾鳍驱动系统；所述尾鳍驱动系统驱动尾鳍以模拟鱼类尾鳍的摆动模式，推动仿生智能鱼设备在水中移动； 物联网通信系统，用于构建仿生智能鱼设备之间，仿生智能鱼设备与云端服务器之间的数据传输链路，使仿生智能鱼设备之间、仿生智能鱼设备与云端服务器之间进行数据交互，以确保感知数据、状态信息和任务指令的传输； 所述视觉感知系统基于图像数据对环境进行三维重建，包括： 获取图像数据中两个不同图像采集单元所采集的数据，图像数据中像素点坐标的极线几何关系通过下式确定： 其中，x1，x2为像素匹配点在不同图像采集单元采集图像中的齐次坐标，F为基本矩阵，描述两个图像采集单元采集图像之间的极线约束关系，T表示转置； 像素点的深度Z与视差d的关系如下： Z为三维场景点相对于图像采集单元的深度；f为相机的焦距；B为两个图像采集单元之间的基线距离；d为视差，表征匹配点在左右视图中的水平像素坐标差； 为图像采集单元确定投影模型，基于投影模型将三维点X投影到图像点x： x为二维像素点的齐次坐标，K为相机内参矩阵，包含相机位于x、y两轴的焦距fx，fy，主点坐标c x,c y；；[R∣t]为相机外参矩阵，R为旋转矩阵，t为平移向量；X为三维场景点的齐次坐标； 确定三维场景的光强度一致性误差，对像素点进行光强度误差补偿； 基于神经网络确定三维场景的深度估计的损失函数，并利用损失函数分别对像素参数进行修正： 其中，Ldepth为深度回归损失，Lgrad为梯度一致性损失，以强制深度图边缘与图像边缘对齐；Lsmooth为平滑性约束，以避免深度图出现噪声；λd、λg、λs分别为各损失项的权重系数； 对三维场景进行渲染，如下： 为射线r最终渲染的颜色，σ i为第i个采样点的体积密度，c i为第i个采样点的颜色，δ i为相邻采样点之间的距离，T i为透射率，计算公式为： 。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地;哈尔滨工程大学，其通讯地址为：572024 海南省三亚市崖州区深海科技城社区居民委员会新道街5号三亚用友梅地亚中心8栋；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。