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龙图腾网获悉北京市农林科学院智能装备技术研究中心申请的专利多臂机器人果实采摘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：CN119817333B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510316872.7，技术领域涉及：A01D46/30；该发明授权多臂机器人果实采摘方法及装置是由李涛;冯青春;郝静涛;郭正玮;姜凯设计研发完成，并于2025-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本多臂机器人果实采摘方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种多臂机器人果实采摘方法及装置，涉及人工智能技术领域，所述方法通过构建离散时间步的仿真环境，模拟多臂机器人进行果实采摘的过程，并获取多臂机器人在仿真环境中的当前状态，将当前状态输入至训练好的LSTM‑PPO模型，获得多臂机器人在仿真环境中的目标动作，从而确定多臂机器人在仿真环境中采摘果实的运动路径。本发明提供的多臂机器人果实采摘方法，实现了对多个机械臂进行均衡合理的任务分配，避免机械臂之间的交互干扰，提高了采摘作业总体成功率和完成率。

本发明授权多臂机器人果实采摘方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种多臂机器人果实采摘方法，其特征在于，包括： 构建离散时间步的仿真环境；所述仿真环境用于模拟多臂机器人进行果实采摘的过程；所述离散时间步中的每一个时间步与真实世界的时间长度相对应； 获取所述多臂机器人在所述仿真环境中的当前状态；所述当前状态包括果实的位置、采摘状态、多臂机器人的机械臂的位置、多臂机器人的机械臂的动作状态以及多臂机器人的机械臂持有果实的状态； 基于所述当前状态，通过训练好的LSTM-PPO模型，获得所述多臂机器人在所述仿真环境中的目标动作；所述LSTM-PPO模型是基于长短期记忆网络、近端策略优化算法以及Actor-Critic模型进行构建，并经过预定次数的迭代训练得到的；所述基于所述当前状态，通过训练好的LSTM-PPO模型，获得所述多臂机器人在所述仿真环境中的目标动作，包括： 基于所述多臂机器人在仿真环境中的当前状态，获得所述多臂机器人的动作概率分布；所述动作概率分布用于表征多臂机器人执行任一动作的发生概率； 基于所述动作概率分布，通过重要性采样算法，获得所述多臂机器人在所述仿真环境中的目标动作； 基于所述多臂机器人在所述仿真环境中的目标动作，确定所述多臂机器人在所述仿真环境中采摘果实的运动路径； 所述LSTM-PPO模型的训练步骤，包括： 获取多臂机器人在所述仿真环境中的第一状态； 基于所述第一状态，通过LSTM-PPO模型，获得所述多臂机器人在所述仿真环境中的第一动作； 将所述第一动作与所述仿真环境进行交互，获得所述多臂机器人在所述仿真环境中的第二状态和所述第二状态对应的即时奖励； 基于所述第二状态和所述第二状态对应的即时奖励，通过PPO-Clip优化策略，更新LSTM-PPO模型的参数； 重复迭代预定次数，获得训练好的LSTM-PPO模型。

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