北京联合大学刘宏哲获国家专利权
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龙图腾网获悉北京联合大学申请的专利一种基于多智能体强化学习的灵巧双手协同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：CN119795175B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202510113653.9，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于多智能体强化学习的灵巧双手协同控制方法是由刘宏哲;杨涛;徐成;杜煜;徐冰心;潘卫国;代松银设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于多智能体强化学习的灵巧双手协同控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多智能体强化学习的灵巧双手协同控制方法，包括：初始化灵巧双手的神经网络和环境，并采集环境交互时的数据；基于环境交互时的数据，关节按照贪婪策略进行顺序决策动作；通过Q值分布网络去评估所述决策动作，同时计算奖励回报；基于奖励回报，引入熵正则化，使用策略梯度优化的方法，更新联合策略；基于预设条件，终止联合策略的更新，输出最优的协同控制策略。本发明适用于抓取、旋转、装配等复杂场景，具有高协作效率和环境适应性。
本发明授权一种基于多智能体强化学习的灵巧双手协同控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多智能体强化学习的灵巧双手协同控制方法，其特征在于，包括： 初始化灵巧双手的神经网络和环境，并采集环境交互时的数据； 基于环境交互时的数据，关节按照贪婪策略进行顺序决策动作； 关节按照贪婪策略进行顺序决策动作包括： 关节按照任务需求进行决策顺序的设定：通过使用优势函数分解定理获得每个关节的优势值，根据优势值从大到小进行顺序决策； 每个关节的动作由局部策略决定；局部策略的输入为关节的局部观 测和前序关节的动作；其中，将两只手的不同关节，设置成不同的智能体，每个智能 体会有自己的策略，即为局部策略； 第一个关节直接根据局部观测选择动作；第二个关节基于局部观测 和第一个关节的动作选择动作；按此逻辑依次执行，直到最后一个关节， 得到联合动作；执行联合动作，推动系统从当前状态转移到下一状态； 通过Q值分布网络去评估所述决策动作，同时计算奖励回报； 基于所述奖励回报，引入熵正则化，使用策略梯度优化的方法，更新联合策略； 基于预设条件，终止联合策略的更新，输出最优的协同控制策略。
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