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中国矿业大学陈正升获国家专利权

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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利基于目标条件强化学习的机械臂视觉伺服控制方法及设备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:CN120134324B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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:202510596524.X,技术领域涉及:B25J9/16;该发明授权基于目标条件强化学习的机械臂视觉伺服控制方法及设备是由陈正升;周梦洋;王雪松;程玉虎;王宇辰;罗彪设计研发完成,并于2025-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

基于目标条件强化学习的机械臂视觉伺服控制方法及设备在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于目标条件强化学习的机械臂视觉伺服控制方法及设备,属于机械臂控制技术领域。搭建机械臂环境,在机械臂末端增加相机,利用计算机设计安全强化学习模型,然后根据深度确定性策略梯度算法和事后经验回放算法在线学习,配合机械臂环境,以相机画面中的特征点位置作为输入控制机械臂运动并锁定附在物体表面的二维码,最终完成视觉伺服任务。本方法步骤简单,对环境要求小,机械臂反应迅速,与传统的基于伪逆的控制方法相比,在迭代次数,鲁棒性方面都具有显著的效果提升。

本发明授权基于目标条件强化学习的机械臂视觉伺服控制方法及设备在权利要求书中公布了:1.一种基于目标条件强化学习的机械臂视觉伺服控制方法,在机械臂末端设置相机并搭建机械臂环境,其特征在于: S1、设置机械臂相机拍摄画面中四个已知坐标的像素点为固定目标点; S2、在物体上设置二维码作为机械臂视觉伺服任务的识别目标,识别目标在初始化后位姿固定; S3、机械臂通过相机拍摄二维码获得四个移动特征点,利用安全强化学习模型将移动特征点和固定目标点的像素坐标分别设置为目标条件强化学习中的已达目标和期望目标; S4、安全强化学习模型包括深度确定性策略梯度算法、拉格朗日约束、事后经验回放算法和安全评论家网络,其中深度确定性策略梯度算法包含演员网络和评论家网络; S5、利用机械臂环境的历史交互数据对安全强化学习模型训练完毕后,直接将当前时刻的状态和期望目标输入到深度确定性策略梯度算法中的演员网络,安全强化学习模型即可直接通过相机拍摄的识别目标的信息输出机械臂关节的目标速度动作,控制机械臂锁定带有二维码的目标,控制机械臂运动使移动特征点运动至拍摄画面中的四个固定目标点的像素坐标,完成视觉伺服控制任务。

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中国矿业大学,其通讯地址为:221116 江苏省徐州市铜山区大学路1号;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”。

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