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龙图腾网获悉中国科学院长春光学精密机械与物理研究所申请的专利一种基于深度强化学习的机械臂视觉深度预估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：CN119131104B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202411125463.0，技术领域涉及：G06T7/579；该发明授权一种基于深度强化学习的机械臂视觉深度预估方法是由朱明超;李中灿;吴清文;周宇飞;张显科;孙嘉霖设计研发完成，并于2024-08-16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机械臂视觉深度预估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及机械臂视觉深度预估技术领域，具体提供一种基于深度强化学习的机械臂视觉深度预估方法，基于SAC算法建立智能体网络，设定靶标和特征点，建立机械臂运动学模型、相机模型和物理模型，随机选取机械臂的起点位姿，并控制机械臂从起点位姿逐步向目标位姿运动，每一步位姿处，Actor网络依据相机模型采集的靶标图像预估特征点的视觉深度，机械臂依据预估的视觉深度进行下一步运动，设定奖励函数对Actor网络预估的视觉深度进行评价，以提升Actor网络预估视觉深度的能力。本发明方法在机械臂运动过程中，可实现实时预估当前位姿处靶标的视觉深度，确保可精确计算图像的交互矩阵，实现全局收敛，提高视觉伺服任务的成功率。

本发明授权一种基于深度强化学习的机械臂视觉深度预估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的机械臂视觉深度预估方法，机械臂上连接有相机，其特征在于，包括： S1：建立相机模型和机械臂的运动学模型； S2：通过SAC算法建立智能体网络，所述智能体网络包括Actor网络； S3：建立智能体网络的物理模型； S4：设定靶标位置，选取靶标上的至少一个点作为特征点； S5：机械臂每幕训练的训练过程为： 随机选取机械臂的起点位姿，起点位姿对应的关节角度为； 从起点位姿开始，机械臂的运动过程为： 将位姿对应的靶标图像中特征点的坐标、关节角度和关节速度输入Actor网络，获得特征点的视觉深度预估值，依据特征点的视觉深度预估值计算机械臂关节速度； 依照关节速度和预设的机械臂运动指令时间间隔，Actor网络控制机械臂运动到达位姿，在位姿处，依据关节角度和关节速度计算位姿的关节角度，其中，机械臂按照关节速度运动的时间为两次运动指令的预设时间间隔，表示机械臂从位姿运动到位姿的关节速度，表示机械臂的运动步数，，表示预定的机械臂运动步数的上限； 利用下式计算Actor网络预估的视觉深度对应的评价值： ； ； ； 其中，表示所述相机模型采集不到全部特征点，表示第步靶标图像中特征点坐标与机械臂在目标位姿处的靶标图像中特征点坐标之间的误差二范数，表示误差二范数的阈值，表示除和以外的其他情况，表示分数，表示通过所述物理模型计算获得的第步特征点的视觉深度实际值的二范数，表示第步靶标特征点的视觉深度预估值的二范数； 当时，伺服运动成功，该幕训练结束； 当相机模型采集的靶标图像中特征点未全部出现，伺服运动失败，该幕训练结束； 若机械臂的运动步数超出预定的上限，伺服运动失败，该幕训练结束； 每幕训练结束后，计算该幕中每一步位姿对应的评价值的和，作为该幕的奖励； S6：第幕训练完成后，计算前幕奖励的平均值；当平均值随训练幕数呈递增趋势且每幕奖励的波动范围在误差允许的范围内，则智能体网络训练结束。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，其通讯地址为：130033 吉林省长春市经济技术开发区东南湖大路3888号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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