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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利面向空间机械臂的抓取与放置任务的基于同伦的元强化训练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：CN119567245B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411535420.X，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权面向空间机械臂的抓取与放置任务的基于同伦的元强化训练方法是由马洋洋;泮斌峰;谭清杜;焦杰;吴文博设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向空间机械臂的抓取与放置任务的基于同伦的元强化训练方法在说明书摘要公布了：本发明涉及空间机械臂控制技术领域，具体涉及一种面向空间机械臂的抓取与放置任务的基于同伦的元强化训练方法，包括：获取元任务行为空间、元任务状态空间以及元任务奖励函数；构建元强化训练的同伦任务序列；获取每个同伦任务下更新后的SAC神经网络参数，获取更新后的目标元神经网络参数及更新后的Meta‑SAC算法的目标神经网络模型；将机械臂的当前状态更新为下一状态。本发明相比于传统的强化学习以及迁移学习方法，实现了更高的成功率以及更快的收敛速度，在空间机械臂的控制领域具有更好的表现。

本发明授权面向空间机械臂的抓取与放置任务的基于同伦的元强化训练方法在权利要求书中公布了：1.一种面向空间机械臂的抓取与放置任务的基于同伦的元强化训练方法，其特征在于，包括： 根据预设的初始元任务，获取元强化训练过程中的元强化学习要素，强化学习要素包括：元任务行为空间、元任务状态空间以及元任务奖励函数；其中，根据机械臂末端执行器的位置变化量和夹爪开合状态，获取元任务行为空间；根据机械臂的末端执行器位置、目标位置、目标放置点位置获取元任务状态空间；根据机械臂的末端执行器距物体的距离、机械臂的末端执行器放置点的距离，获取元任务奖励函数； 利用同伦思想，通过对初始元任务与目标任务的特征参数的同伦，采用经典延拓法对初始元任务的同伦参数进行更新，根据更新后的同伦参数构建下一个元任务，并基于初始元任务、每个元任务与目标任务构建元强化训练的同伦任务序列； 初始化Meta-SAC算法的元神经网络参数，利用初始化后的元神经网络参数初始化Meta-SAC算法的SAC神经网络参数；按照同伦任务序列中的任务顺序依次在每个同伦任务下对初始化后的SAC神经网络进行强化学习训练，直至达到预设的训练回合数后，得到每个同伦任务下更新后的SAC神经网络参数； 利用更新后的SAC神经网络参数对元神经网络参数进行更新，直至在所有同伦任务下的强化学习训练完成，得到同伦任务序列中最后一个同伦任务下更新后的目标元神经网络参数，根据更新后的目标元神经网络参数得到更新后的Meta-SAC算法的目标神经网络模型； 将机械臂的当前状态以及采取的动作所获得的元任务奖励值，输入目标神经网络模型，输出机械臂的当前动作，机械臂执行当前动作与环境交互并将当前状态更新为下一状态。

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