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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利一种基于SAC算法的接触网检修机械臂在线位置修正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：CN119260726B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411580303.5，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于SAC算法的接触网检修机械臂在线位置修正方法是由赵舵;王叶文;肖阶;黄晨;袁昭辉设计研发完成，并于2024-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于SAC算法的接触网检修机械臂在线位置修正方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于SAC算法的接触网检修机械臂在线位置修正方法，属于接触网检修技术领域。本发明公开了一种基于SAC算法的接触网检修机械臂在线位置修正方法，包括基于Gazebo仿真平台搭建训练环境；基于深度相机搭载YOLOV5s算法对目标螺栓进行识别，并将其转换为以相机为坐标原点的三维坐标；在训练环境中采用SAC算法对机械臂进行训练；基于SAC输出动作通过Moveit框架控制机械臂运动与环境进行环境交互，更新经验采样、网络参数。本发明基于深度相机检测目标点更新机械臂末端终点，并保持每次规划路径的低差异性，旨在提高机械臂路径规划系统的鲁棒性和机械臂末端的准确性，为后续检修作业提供更好的相机视野。

本发明授权一种基于SAC算法的接触网检修机械臂在线位置修正方法在权利要求书中公布了：1.一种基于SAC算法的接触网检修机械臂在线位置修正方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、基于Gazebo仿真平台搭建训练环境； 所述训练环境的状态空间S为： 式中：θ为当前机械臂各个关节的角度值，v为当前机械臂各个关节的速度，P为深度相机获取目标螺栓的欧式坐标，T为最终到达目标的欧式坐标； 动作空间A为： 奖励方式如下： 式中：为设置终点坐标，、为奖励比重参数； 步骤2、基于深度相机搭载YOLOV5s算法对训练环境中的目标螺栓进行识别，并将其转换为以相机为坐标原点的三维坐标； 步骤21、将深度相机搭载于机械臂末端，拍摄接触网腕臂上的目标螺栓，使用YOLOV5s算法处理后，输出的螺栓位置的像素框； 步骤22、在对整个像素框的深度值进行滤波，去除深度图像中存在离群点和无效点，并取滤波后的像素平均值作为深度值； 步骤23、利用相机内参计算相机坐标系下螺栓的三维坐标 步骤3、在训练环境中采用SAC算法对机械臂进行训练，获得SAC输出动作； 步骤4、基于SAC输出动作通过Moveit框架控制机械臂运动与环境进行环境交互，更新训练环境的网络参数； 步骤5、重复步骤1-步骤4，持续重复环境交互、经验采样、网络参数更新的过程，直达策略收敛或达到指定的训练轮次。

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