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龙图腾网获悉北京控制工程研究所申请的专利面向复杂任务的空间机器人操作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：CN117508670B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202311533613.7，技术领域涉及：B64G4/00；该发明授权面向复杂任务的空间机器人操作方法及装置是由王勇;解永春;王敏;李林峰;于欣欣;陈奥;王殿佑设计研发完成，并于2023-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向复杂任务的空间机器人操作方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，特别涉及一种面向复杂任务的空间机器人操作方法及装置。方法包括：获取预先训练好的技能库，所述技能库中包括用于完成目标任务的多个子技能；将所述技能库和所述目标任务输入预先训练好的强化学习模型中，得到在不同时刻需要执行的子技能；其中，在不同时刻下，与所述目标任务相关的环境状态不同，每个子技能分别用于执行所述目标任务中的一个子任务，所述强化学习模型是基于所述技能库和预设任务训练得到的；基于各个子技能指导空间机器人依次完成相应子任务的空间操作，直至完成所述目标任务。本发明，可以使机器人准确地完成复杂的空间任务。

本发明授权面向复杂任务的空间机器人操作方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种面向复杂任务的空间机器人操作方法，其特征在于，包括： 获取预先训练好的技能库，所述技能库中包括用于完成目标任务的多个子技能； 将所述技能库和所述目标任务输入预先训练好的强化学习模型中，得到在不同时刻需要执行的子技能；其中，在不同时刻下，与所述目标任务相关的环境状态不同，每个子技能分别用于执行所述目标任务中的一个子任务，所述强化学习模型是基于所述技能库和预设任务训练得到的； 基于各个子技能指导空间机器人依次完成相应子任务的空间操作，直至完成所述目标任务； 所述强化学习模型包括感知模块、分解模块、执行模块、评价模块和控制模块； 所述感知模块用于获取在不同时刻下与所述目标任务相关的环境状态，所述环境状态包括目标位姿、机械臂的关节角和角速度、机械臂末端力传感器采集的力和力矩信息； 所述分解模块和所述评价模块用于基于不同时刻下的环境状态从所述技能库中获取相应的子技能； 所述执行模块用于基于所述感知模块获取的当前时刻的环境状态和与该环境状态对应的子技能，输出空间机器人的机械臂在下一时刻的关节角速度； 所述控制模块用于以所述执行模块输出的关节角速度为期望目标，以空间机器人当前时刻的关节角和角速度、机械臂末端力传感器采集的力和力矩信息为输入，输出机械臂关节力矩，以控制空间机器人完成相应的空间操作； 所述强化学习模型是通过如下方法训练得到的： S1，基于预设任务构建仿真模型，所述仿真模型与所述感知模块和所述控制模块通讯连接； S2，初始化所述评价模块、所述分解模块和所述执行模块，并加载所述技能库； S3，利用所述感知模块获取当前时刻下所述仿真模型的当前环境状态；利用所述分解模块和所述评价模块基于该当前环境状态从所述技能库中选择与该当前环境状态对应的胜算最大的子技能；基于该子技能和该当前环境状态，利用所述执行模块输出空间机器人的机械臂在下一时刻的关节角速度；将该关节角速度作为所述执行模块的期望目标，并以该当前环境状态为输入，输出机械臂相应的关节力矩，基于该关节力矩控制空间机器人完成与该子技能对应的子空间操作； S4，判断是否完成该预设任务的全部空间操作，若是，则执行S5；若否，则将执行完该子空间操作后的环境状态作为该仿真模型的当前环境状态，并返回执行S3； S5，判断完成全部空间操作后是否满足预设任务的期望，若是，则判定强化学习模型训练完成；若否，则将所述仿真模型恢复至初始状态，并重新执行S3，直至强化学习模型规划出的子技能序列能够满足预设任务的期望。

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