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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利基于数字孪生驱动的机械臂强化学习控制平台及构建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：CN119388426B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202411625445.9，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于数字孪生驱动的机械臂强化学习控制平台及构建方法是由杨春雨;李志鑫;毕胜本;李博论;周林娜;刘晓敏;马磊;王国庆设计研发完成，并于2024-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数字孪生驱动的机械臂强化学习控制平台及构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于数字孪生驱动的机械臂强化学习控制平台及构建方法，平台具备虚控实、实控虚和训练优化三大模块。首先通过虚控实功能，数字实体模型控制实体机械臂，实现实时控制；实控虚功能则通过实体机械臂的传感数据反馈，实时更新数字实体模型的关节角度、速度等状态，使虚拟模型与物理模型保持同步。此外平台通过优化训练模块，在数字实体模型中进行强化学习训练，训练后的模型可放入实体模型中进行测试，最终形成完整的优化训练策略，提升其运行效率和精度。该平台支持3D仿真和动态数据更新，实现机械臂的高保真数字孪生，可广泛应用于工业自动化、远程控制、智能制造等领域，能提高控制效率、优化操作流程，提升机械臂作业的安全性与稳定性。

本发明授权基于数字孪生驱动的机械臂强化学习控制平台及构建方法在权利要求书中公布了：1.基于数字孪生驱动的机械臂强化学习控制平台及构建方法，其特征在于，所述控制平台包括虚控实模块、实控虚模块和训练优化模块；所述虚控实模块通过数字机械臂模型实现对实体机械臂的远程实时控制；所述实控虚模块用于实现对实体机械臂状态的实时反馈，通过采集机械臂上布置的各个传感器的实时数据，包括关节角度、速度、位置信息，将这些数据同步传送至数字机械臂模型中，以确保数字机械臂模型与实体机械臂的运动状态完全一致；所述训练优化模块通过在数字机械臂模中进行强化学习训练，自动生成优化的控制策略，并应用于实体机械臂中；所述控制平台的构建方法包括如下步骤： 步骤1、导入URDF模型文件，通过URDFImporter将机械臂模型引入Unity，形成数字机械臂模型； 步骤2、在Unity中搭建与实际环境匹配的数字环境； 步骤3、在Unity中配置与ROS的通信环境； 步骤4、构建虚控实模块，具体为：监听实物机械臂的joint_states话题，将关节状态同步到Unity模型，实现实物控制数字机械臂； 步骤5、构建实控虚模块，具体为：数字机械臂模型将关节角度和末端期望位姿发送至ROSMoveIt，获取轨迹发送至数字机械臂模型，同时操控实物机械臂执行，实现虚拟控制实物； 步骤6、构建训练优化模块，具体为：使用ML-Agents进行强化学习训练，优化机械臂控制策略。

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