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龙图腾网获悉华南农业大学申请的专利一种基于强化学习的机械臂轨迹优化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：CN119036466B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411440339.3，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于强化学习的机械臂轨迹优化方法是由赵祚喜;郑丽;薛雅璐;李文涛设计研发完成，并于2024-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的机械臂轨迹优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术，揭露了一种基于强化学习的机械臂轨迹优化方法。所述方法包括：首先，依据机械臂的关节信息构建连杆坐标系，并在此基础上建立机械臂的运动学模型；其次，搭建一个强化学习环境，其中以机械臂的旋转角和作业目标位姿作为输入状态，并将机器人工作过程中的稳定程度作为关键奖励项；接着，通过预训练的机械臂作业控制模型，执行基于姿势奖励和质心奖励的决策生成操作，从而生成机器人动作指令；最后，根据这些动作指令对目标机械臂机器人进行精确控制。本发明通过这种轨迹规划方法，实现了机器人运动的稳定性提升。

本发明授权一种基于强化学习的机械臂轨迹优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的机械臂轨迹优化方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标机械臂机器人的关节信息，根据所述关节信息，对所述目标机械臂机器人进行建模，得到机械臂运动模型； 实时获取所述机械臂运动模型中各个关节的旋转角度，并根据所述旋转角度对所述机械臂运动模型的执行端位置进行定位，得到执行端实时状态向量； 利用所述目标机械臂机器人的底座中预构建的扫描设备，获取所述目标机械臂机器人的附近线路扫描图像，并对所述附近线路扫描图像进行作业目标对象识别操作，得到作业目标，并识别所述作业目标的目标作业位置； 获取所述目标机械臂机器人的机械臂组成信息，根据所述执行端实时状态向量及机械臂组成信息，对所述目标机械臂机器人的单个机械臂进行质心位置计算，得到单臂质心位置； 根据所述执行端实时状态向量及目标作业位置，得到操作距离向量； 构建所述执行端实时状态向量对于预设末端姿势的姿势激励控制，构建所述单臂质心位置对于质心变化率最小的质心激励控制； 利用预训练的机械臂作业控制模型，根据预构建的马尔可夫算法，随机生成使得所述操作距离向量趋于零的预设时间段内的初级操控指令； 计算所述初级操控指令控制所述机械臂的初始运动变化角度； 获取所述预设时间段的起始时间对应的初始关节角度，根据所述初始运动变化角度及初始关节角度，计算所述预设时间段的结束时间的预测关节角度，其中，所述预测关节角度，表示为： 式中，表示所述初始关节角度；表示所述初始运动变化角度，其中，，表示弧度单位，； 根据所述预测关节角度，对机械臂进行基于执行端姿势及质心计算，得到所述机械臂的执行端姿势及质心变化曲线； 根据所述姿势激励控制及质心激励控制，对所述执行端姿势进行标准化评分，得到执行姿势分值，及对所述质心变化曲线进行基于质心变化率均值的评分操作，得到质心变化分值； 对所述马尔可夫算法随机生成的各个初级操控指令对应的执行姿势分值及质心变化分值进行顺序，筛选执行姿势分值最高且质心变化分值最小的初级操控指令作为机器人操作指令； 其中，所述质心激励控制，表示为： 式中，表示所述质心激励控制；表示机械臂的质心对于所述底座的相对位置，其中，表示所述底座的前后方向及上下方向，表示所述底座的侧方方向，表示权重系数，。

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