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龙图腾网获悉清华大学申请的专利一种基于大模型动作解析和自动编程的3C装配免编程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：CN119027618B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202410903992.2，技术领域涉及：G06T19/00；该发明授权一种基于大模型动作解析和自动编程的3C装配免编程方法是由孙富春;周怀东设计研发完成，并于2024-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型动作解析和自动编程的3C装配免编程方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于大模型动作解析和自动编程的3C装配免编程方法，包括，构建智能化装配产线，基于智能化装配产线，构建多模态虚拟环境；在多模态虚拟环境中，建立包含视觉、触觉、深度的感知模型，实现对多模态示教视频数据的采集；对多模态示教视频数据进行动作解析，得到动作序列集合；构建基础任务学习模型，将动作序列集合输入基础任务学习模型进行训练，得到任务学习模型；将任务学习模型的输入和输出的结果定义为执行序列，根据执行序列实现所学技能策略从多模态虚拟环境到真实环境的迁移。通过本发明提出的方法，智能体在3C制造领域能够更好地理解和适应不同场景、任务，提高了系统的智能水平、技能迁移和泛化能力。

本发明授权一种基于大模型动作解析和自动编程的3C装配免编程方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型动作解析和自动编程的3C装配免编程方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建智能化装配产线，基于所述智能化装配产线，构建多模态虚拟环境；在多模态虚拟环境中，建立包含视觉、触觉、深度的感知模型，实现对多模态示教视频数据的采集； 对所述多模态示教视频数据进行动作解析，得到动作序列集合； 构建基础任务学习模型，将所述动作序列集合输入所述基础任务学习模型进行训练，得到任务学习模型； 将所述任务学习模型的输入和输出的结果定义为执行序列，根据所述执行序列实现所学技能策略从所述多模态虚拟环境到真实环境的迁移； 所述构建基础任务学习模型，将所述动作序列集合输入所述基础任务学习模型进行训练，包括： 使用SAC算法对所述动作序列进行学习； 基于允许的距离误差来作为任务是否成功完成的评价指标，评价指标可表示为： ， 其中是一个指示函数，用于评估目标位置和当前位置之间的距离差是否在误差允许的范围内； 在策略优化过程中，采用课程学习机制，并根据以下式来调整允许的距离误差： ， 其中，表示课程学习迭代的最大步数，其由任务执行的成功率确定，是初始训练阶段允许的距离误差，是最终训练阶段允许的最小距离误差，一旦迭代训练步数超过，将保持允许的距离误差为不变。

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