上海电力大学冒建亮获国家专利权
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龙图腾网获悉上海电力大学申请的专利一种基于深度强化学习的机械臂自主避障方法， 设备及介质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：CN119610096B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411768292.3，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于深度强化学习的机械臂自主避障方法， 设备及介质是由冒建亮;王展;王英雄;罗健祯;周昕;张传林设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度强化学习的机械臂自主避障方法， 设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度强化学习的机械臂自主避障方法，设备及介质，通过深度强化学习中全面设计的奖励函数，处理机械臂从初始位置到目标位置过程中避障的问题。综合考量了机械臂末端避障、机械臂本体避障、避免自碰撞、准确到达目标位置和运动轨迹的光滑性等多个方面。当环境地图不确定性或障碍物动态变化时，具有较强的适应性。将机械臂工作区域划分为安全区域、警告区域和危险区域，使机械臂在危险区域时能够采取更加严格的避障策略，避免与障碍物发生碰撞。与现有技术相比，本发明具有成功率高、适用范围广和可靠性强等优点。
本发明授权一种基于深度强化学习的机械臂自主避障方法， 设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的机械臂自主避障方法，其特征在于，具体步骤包括： S1、采集机械臂和障碍物的状态数据：通过实时数据交换接口采集机械臂的关节角度和关节速度；通过相机检测编码标记，采集障碍物信息；设定机械臂的目标位置； S2、处理采集数据得到状态信息：基于机械臂当前的关节角度和关节速度，通过机器人的正运动学计算得到机械臂末端执行器的位置和姿态；使用图像处理库进行编码标记识别，得到图像上的障碍物坐标； S3、动作规划和执行：将得到的机械臂、障碍物和目标位置的状态信息输入训练好的神经网络模型进行动作规划，得到的规划动作为关节速度，通过机械臂速度控制接口发送到机械臂，实际执行所述规划动作。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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