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龙图腾网获悉中科南京人工智能创新研究院申请的专利基于多智能体系统的双仿生灵巧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：CN120480930B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510984786.3，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于多智能体系统的双仿生灵巧手协同控制方法是由罗正昕;张希设计研发完成，并于2025-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多智能体系统的双仿生灵巧手协同控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多智能体系统的双仿生灵巧手协同控制方法，包括：利用因果图注意力网络实时分析各智能体之间的动态影响关系，并通过拓扑排序，生成能够反映真实因果逻辑的计算序列；依据该计算序列，通过比较计入与剔除某一智能体动作后的系统价值，来评估该智能体的边际贡献，并以此为基础计算其优势函数值；其中，计算边际贡献所需的所有价值均由高效价值网络在单次前向传播中并行生成；利用该优势函数值更新对应的控制网络。本发明提升了协同控制的精确性和计算效率。

本发明授权基于多智能体系统的双仿生灵巧手协同控制方法在权利要求书中公布了：1.基于多智能体系统的双仿生灵巧手协同控制方法，其特征在于，包括： 自多智能体系统获取环境状态数据，生成当前环境状态数据；据此为双仿生灵巧手的多个智能体确定计算序列；其中环境状态数据包括每个灵巧手所有关节的角度、角速度、末端执行器的位置和姿态、以及操作对象的位置、姿态和速度； 依据计算序列与当前环境状态数据，为每一个智能体计算得到优势函数值；据此更新该智能体对应的控制网络的网络权重； 为双仿生灵巧手的多个智能体确定计算序列，包括： 分析当前环境状态数据，评估并生成表征各智能体之间相互作用的动态影响关系； 依据动态影响关系，构建用于计算优势函数值的计算序列； 生成动态影响关系，包括： 将当前环境状态数据输入至预配置的因果图注意力网络，将每一个仿生灵巧手智能体视为图结构中的节点； 利用因果图注意力网络的注意力机制，学习并量化在当前环境状态下、各节点之间的有向影响强度； 将得到的有向影响强度，作为动态影响关系进行输出； 为每一个智能体计算得到优势函数值，包括： 针对计算序列中的任一目标智能体，获取计入其自身动作的联合价值； 获取剔除目标智能体自身动作的基线价值； 通过比较联合价值与基线价值，量化目标智能体的边际贡献，生成其对应的优势函数值。

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科南京人工智能创新研究院，其通讯地址为：211135 江苏省南京市江宁区创研路266号麒麟人工智能产业园3号楼3楼；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”。