Este estudio presenta un marco de control cibernético y arquitectónico para un avatar de pez robótico operado por un humano. El comportamiento del pez robot está influenciado por las señales electromiográficas (EMG) del operador humano, desencadenadas por estímulos de los objetos y el paisaje circundantes. Una red neuronal artificial profunda (ANN) con perceptrones clasifica las señales EMG, discerniendo el tipo de estímulos musculares generados. La investigación revela un generador de patrones de oscilación basado en lógica difusa (OPG) diseñado para emular funciones similares a un generador de patrones centrales neuronales, produciendo ondulaciones coordinadas del pez. El OPG genera comportamiento de natación como una función de oscilación, desacoplada en señales de paso coordinadas, derecha e izquierda, para un oscilador electromagnético dual en el sistema de propulsión del pez. Además, la investigación presenta un mecanismo biorobótico subactuado del tipo subcarangiforme que comprende un oscilador electromagnético de dos solenoides, un sistema elástico musculoesquelético antagonista de tendones y una columna caudal de múltiples eslabones compuesta de resortes helicoidales. Se deducen el modelo dinámico de biomecánica y el control para la natación, así como el sistema de lastre para la inmersión y la flotabilidad. Este estudio destaca la utilización de mediciones EMG que abarcan el tiempo de muestreo y las señales en voltios para ambas manos y todos los dedos. La posterior extracción de características resultó en tres tipos de patrones estadísticos, que sirven como entradas para una red neuronal de perceptrones de alimentación hacia adelante multicapa. Los hallazgos experimentales cuantificaron movimientos controlados, específicamente ondulaciones de la aleta caudal durante giros hacia adelante, a la derecha y a la izquierda, con un énfasis particular en la dinámica de las ondulaciones de la aleta caudal de un prototipo de robot.