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龙图腾网获悉江苏开放大学(江苏城市职业学院)申请的专利基于DSAC-T算法的软体机器人控制方法与系统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：CN121424408B 。

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：202512035192.0，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于DSAC-T算法的软体机器人控制方法与系统是由殷杰;胡雪;沈君豪;李卓阳;苑永起设计研发完成，并于2025-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于DSAC-T算法的软体机器人控制方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于DSAC‑T算法的软体机器人控制方法与系统，包括：对软体机器人进行力学建模，通过在软体机器人上等距设置力矩控制点，驱动软体机器人弯曲和扭转；动态生成目标小球轨迹，实时采集软体机器人的状态空间数据；基于DSAC‑T强化学习算法，构建软体机器人控制模型，以软体机器人的状态空间为输入，以软体机器人的动作空间为输出，并建立奖励函数，通过与环境不断交互，对软体机器人控制模型进行训练；将训练好的网络参数，应用软体机器人控制模型，完成软体机器人的目标跟踪控制；相应设计实现本方法的系统，本发明所设计的方法与系统具备高稳定性、强鲁棒性和良好泛化能力，可实现软体机器人在复杂任务中的高效控制。

本发明授权基于DSAC-T算法的软体机器人控制方法与系统在权利要求书中公布了：1.基于DSAC-T算法的软体机器人控制方法，其特征在于，针对由多个杆状等距节构成的软体机器人，执行如下步骤S1-步骤S4，完成软体机器人的动作控制： 步骤S1：对软体机器人进行力学建模，在软体机器人上设置多个力与力矩的控制点，控制点位置包含位于软体机器人基座的首端、软体机器人手臂尖端的末端，其他位置根据控制点的数量等距设置，驱动软体机器人在三维空间中实现弯曲和扭动； 步骤S2：生成三维的目标小球，以目标小球作为软体机器人追踪动作的目标，动态生成目标小球的轨迹，目标小球起始位置和速度固定，沿着随机方向以固定速度运行，以预设时间间隔更换方向； 步骤S3：实时采集软体机器人的状态，构建软体机器人的状态空间，追踪目标小球运动；基于DSAC-T算法，构建软体机器人控制模型，以软体机器人的状态空间为输入，以软体机器人的动作空间为输出，并建立奖励函数，对软体机器人控制模型进行训练； 步骤S3具体步骤如下： 步骤S3.1：实时采集软体机器人的状态，构建软体机器人的状态空间，软体机器人的状态包括：各个等距节的空间坐标、末端点速度和方向、目标位置，目标速度和方向； 步骤S3.2：基于DSAC-T算法，构建软体机器人控制模型，包括： 演员网络，结构为2层全连接隐藏层的MLP网络，将输入状态和输出动作作为高斯分布参数，生成随机策略；输出动作包括软体机器人的6个控制点分别沿着法线的力矩和副法线的力矩； 双评论家网络，结构为两个独立的2层全连接隐藏层的MLP网络，输入状态和动作，两个MLP网络分别输出价值分布，均包括均值和标准差； 目标网络，结构与双评论家网络结构一致，设置软更新率，通过软更新跟踪双评论家网络参数； 步骤S3.3：采集经验样本，存入经验回放缓冲区，其中经验样本包括状态空间、执行的动作、奖励值； 步骤S3.4：对双评论家网络进行更新，基于下一状态和目标策略，生成目标Q值： ； 其中，为折扣因子，为温度系数，表示奖励值；表示目标Q值，表示价值分布的均值，表示下一状态，表示下一动作，表示策略分布，表示在状态下采取动作的概率； 针对双评论家网络输出的两个价值分布，选择其中均值较小的价值分布，计算其与目标分布的KL散度损失；并根据价值分布的标准差，用3规则动态设置梯度剪辑边界； 步骤S3.5：根据下式对演员网络进行更新： ； 式中，表示数学期望，表示温度系数；表示当前状态，表示当前动作；通过梯度上升更新策略参数，目标为最大化熵增Q值；、分别为双评论家网络所输出的两个价值分布的均值，表示表示在状态下采取动作的概率； 对温度系数进行调整，将目标熵设为动作维度，通过梯度下降优化温度系数，使实际策略熵接近目标熵； 步骤S3中所建立的奖励函数如下式： ； 其中，表示奖励函数，表示软体机器人手臂尖端和目标位置之间的L2范数距离，即，其中为软体机器人手臂末端位置，为目标位置；是预设的奖励范围距离；表示惩罚项；表示当前动作，表示动作的平方和，表示动作i，0.01是动作平滑惩罚系数； 步骤S4：将训练好的软体机器人网络参数，应用于软体机器人控制模型，完成软体机器人的动作控制。

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