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龙图腾网获悉清华大学申请的专利一种面向3C产品的智能柔性装配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：CN118013838B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202410167885.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种面向3C产品的智能柔性装配方法是由孙富春;周怀东设计研发完成，并于2024-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向3C产品的智能柔性装配方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种面向3C产品的智能柔性装配方法，包括：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，实现对多模态示教数据的采集；基于对所述多模态示教数据的解析建立技能知识库，基于所述技能知识库，生成操作任务的基元策略序列；采用随机化方法实现所述基元策略序列从数字孪生环境到真实环境的迁移，用于机器人在所述智能化装配产线的装配。本发明提出的方法，完成了对智能装配系统的构建，并且提高了系统的智能水平。

本发明授权一种面向3C产品的智能柔性装配方法在权利要求书中公布了：1.一种面向3C产品的智能柔性装配方法，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，实现对多模态示教数据的采集； 基于对所述多模态示教数据的解析建立技能知识库，基于所述技能知识库，生成操作任务的基元策略序列； 采用随机化方法实现所述基元策略序列从数字孪生环境到真实环境的迁移，用于机器人在所述智能化装配产线的装配； 在生成操作任务的基元策略序列之后，还包括： 基于深度强化学习的跨任务迁移，通过构建采用共享层和专属层的方式的多任务学习的网络结构，实现不同任务之间的特征提取和特征适配； 所述方法还包括： 通过共享层提取输入数据的通用特征，所述共享层表示为： fsx＝Wsx+bs， 其中x是输入数据，Ws和bs是共享层的参数； 根据任务的具体需求，通过专属层对共享层提取的特征进行适配和优化，所述专属层表示为： ftx＝Wtx+bt， 其中x是新任务的输出，Wt和bt是专属层的参数，t是任务的索引； 针对不同任务定义不同输出，通过输出层得到每个任务的预测值，所述输出层表示为： yt＝gtftfsx， 其中yt是第t个任务的预测值，gt是第t个任务的激活函数； 定义优化器用于更新网络参数，优化器的数学表示为： Ws,bs,Wt,bt＝AdamLt,Ws,bs,Wt,bt， 其中Lt是第t个任务的损失函数。

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