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龙图腾网获悉湘潭大学申请的专利一种基于深度强化学习的葡萄采摘机器人视点规划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：CN119489434B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202411052987.1，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于深度强化学习的葡萄采摘机器人视点规划方法是由张东波;易涛设计研发完成，并于2024-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度强化学习的葡萄采摘机器人视点规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于深度强化学习的视点规划方法。该方法包括：获取遮挡图像以及相机姿态并得到状态信息；将状态信息输入到已训练好的DQN网络得到下一时刻相机运动动作；控制机械臂移动调整相机位置。其中，为了加快DQN网络的训练效率，创造性地提出一种全局趋势引导学习的训练策略。所谓全局趋势引导学习策略是指在学习过程中，通过记录同一场景中成功检测到果梗的视点区域形成一个全局趋势，再利用全局趋势引导网络学习过程的方法。本发明以一种全新的技术手段来实现视点规划，以解决葡萄采摘机器人在采摘作业过程中面临的遮挡问题。所述方法在保持较高采摘成功率的情况下大大缩短了视点规划时间，为主动视觉技术应用领域提供了新的技术方案。

本发明授权一种基于深度强化学习的葡萄采摘机器人视点规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的葡萄采摘机器人视点规划方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：从葡萄采摘场景中采集图像和相机位姿数据制作用于深度强化学习训练的数据集； 步骤2：根据葡萄采摘视点规划任务要求，确定状态空间以及设计用于训练网络的奖励函数； 所述奖励函数为： 其中，rSt,At为奖励函数，L为规划步长，为打分函数，为了评估在当前状态St执行不同动作At，定义动作打分函数 其中，和分别表示遮挡面积缩小因子以及遮挡区域位于中心线一侧的程度增加因子；同时，ω∈[0,1]表示权重系数；根据的定义可知，当大于0时，这表明执行At动作之后的状态St+1具有更大概率能检测到果梗；奖励由动作步长L和动作打分函数进行调整； 步骤3：搭建深度强化学习网络结构，采用制作好的数据集以及设计的奖励函数对网络进行训练得到训练好的动作策略网络； 步骤4：将采摘机器人放到真实采摘场景中运行，获取深度相机拍摄的图像，并对图像进行处理得到ROI图像；同时，获取视点规划过程相机的位置； 步骤5：将ROI图像输入到MaskR-CNN网络对叶片遮挡果梗的区域进行检测得到遮挡区域的检测框； 步骤6：将当前视角的状态输入到已经训练好的动作策略网络中，从而得到下一时刻相机运动动作； 步骤7：判断执行动作总次数是否超出最大允许次数，若超出，则结束视点规划；否则，则控制机械臂执行动作策略网络输出的运动动作，从而调整机械臂上深度相机的位置得到新的视点；再判断新的视点是否能检测到果梗，若能，则结束视点规划进行采摘作业；否则，则依据步骤4-步骤7继续调整深度相机位置。

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