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龙图腾网获悉清华大学申请的专利基于单次示教的机械臂模仿学习方法及装置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：CN118322214B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202410626477.4，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于单次示教的机械臂模仿学习方法及装置是由郁鼎文;刘博设计研发完成，并于2024-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于单次示教的机械臂模仿学习方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及模仿学习技术领域，特别涉及一种基于单次示教的机械臂模仿学习方法及装置，其中，方法包括：采集并标注手臂安装目标物体的装配视频；解析标注后的装配视频，以获得手臂轨迹序列；根据手臂轨迹序列构建目标机械臂运动学模型和目标物体运动模型；将标注后的装配视频输入OpenPose关键点检测模型中，以提取手臂关键点和目标物体关键点；利用手臂关键点、目标物体关键点、运动学模型和运动模型训练One‑shot模仿学习模型，生成自适应决策模型；将自适应决策模型集成至目标机械臂控制系统中，以生成实际装配策略控制目标机械臂进行自动化装配。由此，解决了构建机械臂装配模型可能耗费大量时间和资源，且缺乏灵活性等问题。

本发明授权基于单次示教的机械臂模仿学习方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于单次示教的机械臂模仿学习方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集手臂安装目标物体的装配视频，并对所述装配视频进行标注，得到标注后的装配视频； 解析所述标注后的装配视频，以获得手臂轨迹序列； 根据所述手臂轨迹序列构建目标机械臂运动学模型和目标物体运动模型，具体包括： 构建所述目标机械臂的第一刚体运动学模型； 构建所述目标物体的第二刚体动力学模型或弹性模型； 分析所述手臂轨迹序列确定所述机械臂和所述目标物体之间的运动规律； 根据所述运动规律、所述第一刚体运动学模型和所述第二刚体动力学模型或所述弹性模型分别构建所述目标机械臂运动学模型和所述目标物体运动模型； 将所述标注后的装配视频输入OpenPose关键点检测模型中，以提取手臂关键点坐标和目标物体关键点坐标； 利用所述手臂关键点坐标、所述目标物体关键点坐标、所述目标机械臂运动学模型和所述目标物体运动模型训练One-shot模仿学习模型，生成自主装配决策模型，具体包括： 分别将所述手臂关键点坐标和所述目标物体关键点坐标转换为手臂关键点序列和目标物体关键点序列， 将所述手臂关键点序列、所述目标物体关键点序列、所述目标机械臂运动学模型和所述目标物体运动模型作为训练集，结合生成对抗网络和强化学习算法，利用所述训练集训练所述One-shot模仿学习模型，生成自主装配决策模型，其中，所述手臂关键点序列和所述目标物体关键点序列作为所述训练集的输入数据，所述目标机械臂运动学模型和所述目标物体运动模型作为所述训练集的输出数据； 对所述自主装配决策模型进行装配优化，得到自适应决策模型，具体包括： 采用梯度下降方法对所述自主装配决策模型进行参数优化，得到参数优化的自主装配决策模型； 向所述参数优化的自主装配决策模型引入适应度函数，得到所述自适应决策模型； 将所述自适应决策模型集成至目标机械臂控制系统中，以生成所述目标机械臂的实际装配策略，并按照所述实际装配策略控制目标机械臂进行自动化装配。

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