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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利机器人云与端协同计算处理方法、设备及存储介质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：CN115660030B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202211376936.5，技术领域涉及：G06N3/04；该发明授权机器人云与端协同计算处理方法、设备及存储介质是由吴锋;王承厚设计研发完成，并于2022-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本机器人云与端协同计算处理方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种机器人云与端协同计算处理方法、设备及存储介质，每个机器人均部署一个本地计算处理模型和协同模型，云服务器部署云端计算处理模型，包括：步骤1，估算机器人计算任务要求的计算精度；步骤2，若由云服务器来完成机器人的当前状态下计算任务时，估算出网络延迟；步骤3，经多智能体深度强化学习算法用计算精度、计算数据和网络延时训练各机器人协同模型得出最优协同模型，步骤4，用得出的最优协同模型，根据云机器人系统的当前网络和计算任务状态确定处理计算任务的计算处理对象，计算处理对象为机器人本地计算处理模型或云服务器的云端计算处理模型。该方法实现最优的机器人云与端协同，有效提高云机器人系统总体性能。

本发明授权机器人云与端协同计算处理方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种机器人云与端协同计算处理方法，其特征在于，用于云机器人系统的机器人与云服务器通信进行协同处理机器人计算任务中，每个机器人均部署一个本地计算处理模型和协同模型，云服务器部署云端计算处理模型，包括： 步骤1，估算机器人当前状态下计算任务要求的计算精度； 步骤2，若机器人的计算数据被协同到云服务器，由云服务器来完成所述机器人的当前状态下计算任务时，估算出在传输过程和处理计算任务过程的网络延迟； 步骤3，通过多智能体深度强化学习算法利用计算精度、计算数据和网络延时对各机器人的协同模型进行训练得出最优协同模型，所述最优协同模型能在处理计算任务状态时，选择出处理计算任务的计算处理对象，所述计算处理对象为机器人的本地计算处理模型或云服务器的云端计算处理模型；其处理步骤如下： 步骤31，接收每个机器人的协同模型的环境状态信息、经验回放缓冲区M的大小、训练次数N、目标网络参数更新频率C和软更新系数作为该多智能体深度强化学习算法的输入； 步骤32，随机初始化每个机器人的协同模型的行动者网络参数和评论者网络参数，令= ， = ，清空经验回放缓冲区M；令t从1到最大回合，进行迭代； 步骤33，在环境下，每个机器人的协同模型根据当前策略选择一个动作  + ，其中 随机数表示机器人的协同模型对环境的探索； 步骤34，各机器人的协同模型构成的系统执行动作 a = ，获得奖励值r，同时所述系统转移到新的状态； 步骤35，将 存入经验回放缓存区M中，并按进行赋值； 步骤36，更新所述系统的状态； 步骤37，对于每个机器人的协同模型i从1到训练次数N，随机从经验回放缓存区M中取个样本按下述步骤更新协同模型的各网络； 步骤38，令； 步骤39，根据损失函数  更新协同模型的评论者网络参数； 步骤310，根据样本的策略梯度 更新协同模型的行动者网络参数；步骤311，对每个机器人的协同模型更新目标网络参数：； 步骤312，判断是否迭代次数是否等于训练次数N，若是，则执行步骤313，若否则重复执行步骤33至步骤312； 步骤313，输出作为该多智能体深度强化学习算法学习到的协同模型的行动者网络的最优参数和评论者网络的最优参数； 步骤4，在机器人处理计算任务时，应用训练得出的最优协同模型，根据云机器人系统的当前网络和计算任务状态确定处理计算任务的计算处理对象，由确定的计算处理对象处理对应的计算任务。

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