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龙图腾网获悉天津先进技术研究院;中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种RRT引导的空间机械臂强化学习路径优化控制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：CN121340309B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511913145.5，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种RRT引导的空间机械臂强化学习路径优化控制方法是由夏博;王学谦;陈雷;刘甘霖;张可;于明焕;张海丽设计研发完成，并于2025-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种RRT引导的空间机械臂强化学习路径优化控制方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种RRT引导的空间机械臂强化学习路径优化控制方法，属于机械臂控制技术领域。本发明在关节空间中利用RRT算法生成无碰撞初始路径，在此基础上将空间机械臂‑基座系统建模为马尔可夫决策过程，通过相邻路径点构造局部强化学习训练任务，进而沿路径执行并构建经验回放池，采用演员‑评论家架构在全局尺度上对从起点到目标点的策略进行再优化。本发明用于实现路径规划与动作控制的一体化智能优化。

本发明授权一种RRT引导的空间机械臂强化学习路径优化控制方法在权利要求书中公布了：1.一种RRT引导的空间机械臂强化学习路径优化控制方法，其特征在于，所述方法包括： S1、对空间机器人进行MDP建模，MDP指马尔可夫决策过程； 将空间机器人在轨执行任务的控制过程建模为MDP，由六元组进行表征，包括状态空间、动作空间、奖励函数、状态转移函数、初始状态分布以及折扣因子；空间机器人包括安装在基座上的一具具有n个自由度的机械臂及其基座； S2、采用RRT算法执行关节空间的初始路径规划； 在给定目标点和机械臂在关节空间中的初始构型的情况下，根据目标点求解关节空间中的目标构型，针对初始构型和目标构型之间的初始点，目标点路径采用RRT算法执行路径规划，并判断规划是否成功； 若规划成功，则将规划得到的路径作为无碰撞关节空间的初始路径；若规划失败，则在初始构型和目标构型之间选取中间构型，针对初始点，中间点、中间点，目标点两段路径，分别采用RRT算法执行路径规划并进一步判断规划是否成功； 若仍然存在规划失败的情况，则在规划失败的两个构型之间进一步选取中间构型，并采用RRT算法执行路径规划；不断重复以上过程直至获取初始构型和目标构型之间的多段经规划的路径，拼接成无碰撞关节空间的初始路径； S3、针对初始路径上的相邻路径点进行局部强化学习策略训练； 将初始路径划分为多组局部运动子任务并构建起止条件约束，配置局部强化学习策略训练的环境，利用局部强化学习对局部运动子任务的局部控制策略进行训练； 在每一局训练中，空间机器人采用S1中的MDP状态与动作描述，动作为空间机械臂各关节的力矩向量，状态转移由空间机器人在仿真环境执行完动作后自动实现； S4、沿初始路径规划执行经训练的策略并构建经验回放池； 利用经训练的策略对RRT算法生成的无碰撞关节空间的初始路径进行遍历并采集运行数据，以构建经验回放池，并确定用于全局策略优化的样本数据，样本数据由四元组进行表征，包括：状态、动作、奖励、下一状态； S5、利用经验回放池中的样本数据执行全局策略优化； 基于经验回放池中的样本数据，采用基于演员-评论家架构的强化学习算法对从初始构型到目标构型所使用的经训练的策略进行全局优化，利用经全局优化的策略执行机械臂路径控制。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人天津先进技术研究院;中国人民解放军国防科技大学，其通讯地址为：300459 天津市滨海新区塘沽海洋高新区汇祥道399号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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