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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于持续强化学习的机械臂避障抓取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：CN115042185B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202210788006.4，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于持续强化学习的机械臂避障抓取方法是由蔡尚雷;林志赟;王博;韩志敏设计研发完成，并于2022-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于持续强化学习的机械臂避障抓取方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于持续强化学习的机械臂避障抓取方法，包括：获取并执行第一阶段任务，当训练周期内获得的奖励达到阈值，且各训练周期内所获得的奖励差值位于阈值内时，执行第二阶段任务；获取并执行第二阶段任务，当训练周期内获得的奖励达到阈值，且各训练周期内所获得的奖励差值位于阈值内时，执行第三阶段任务；获取并执行第三阶段任务，当训练周期内获得的奖励达到阈值，且各训练周期内所获得的奖励差值位于阈值内时，训练完成；所述第三阶段障碍物其位置随机生成，本发明针对实际工业环境，结合抓握和避障设置环境和任务并提出了一种更有效的状态表示和奖励设计，从而提高了机器人在该任务上的学习效果。

本发明授权一种基于持续强化学习的机械臂避障抓取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于持续强化学习的机械臂避障抓取方法，其特征在于，包括以下步骤： 1依次执行训练任务，所述训练任务至少包括难度依次递增的第一阶段训练任务、第二阶段训练任务和第三阶段训练任务； 2获取避障抓取模型，所述避障抓取模型通过对执行训练任务进行深度学习获得；获取避障抓取模型包括： 获取第一阶段任务训练模型，所述第一阶段任务训练模型由对执行第一阶段训练任务进行深度学习获得，其中，执行第一阶段训练任务时，当训练周期内获得的奖励达到阈值，且各训练周期内所获得的奖励差值位于阈值内时，第一阶段训练任务完成； 获取第二阶段任务训练模型，所述第二阶段任务训练模型由对执行第二阶段训练任务进行深度学习获得，所述第二阶段训练任务由第一阶段任务训练模型执行，其中，执行第二阶段训练任务时，当训练周期内获得的奖励达到阈值，且各训练周期内所获得的奖励差值位于阈值内时，第二阶段训练任务完成； 获取第三阶段任务训练模型，所述第三阶段任务训练模型由对执行第三阶段训练任务进行深度学习获得，所述第三阶段训练任务由第二阶段任务训练模型执行，其中，执行第三阶段训练任务时，当训练周期内获得的奖励达到阈值，且各训练周期内所获得的奖励差值位于阈值内时，第三阶段训练任务完成； 3基于获取的避障抓取模型，输入需要执行的任务，实现机械臂避障抓取。

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