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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种多智能体协同控制的机械臂自动装填运动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：CN115870988B 。

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：202211717970.4，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种多智能体协同控制的机械臂自动装填运动规划方法是由郑帅;杨子桐设计研发完成，并于2022-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多智能体协同控制的机械臂自动装填运动规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多智能体协同控制的机械臂自动装填运动规划方法，包括：基于角色分解机械臂装填任务，划分多智能体角色；每个智能体获取观测信息，独立做随机抽样，控制机械臂执行选中的动作；每个智能体向中央控制器传输观测信息；中央控制器分别让价值网络与目标网络进行预测；中央控制器计算TD目标和TD误差，并将TD误差广播到所有智能体；中央控制器更新价值网络与目标网络参数；每个智能体更新策略网络参数；不断收集观测信息与训练直至迭代次数达到预定值；使用去中心化决策完成机械臂自动装填运动规划。本发明具有通用性强、智能体训练快、自动化程度高的优点，可以满足智能体联合状态动作搜索空间过大条件下的快速训练需求。

本发明授权一种多智能体协同控制的机械臂自动装填运动规划方法在权利要求书中公布了：1.一种多智能体协同控制的机械臂自动装填运动规划方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1基于角色分解机械臂装填任务，划分多智能体角色，具体为： 步骤1.1，使用RODE框架学习动作编码器fe，该编码器由θe参数化，将one-hot动作映射到d维表示空间； 步骤1.2，使用公式za＝fea；θe计算za，其中za表示动作a在d维空间中的表示； 步骤1.3，使用K-means算法根据动作表征对动作进行聚类； 步骤1.4，将每个角色的动作空间设置为包含一个聚类； 步骤1.5，根据聚类结果使用角色分类器为智能体赋予角色； 步骤2每个智能体i与环境交互，获取观测信息，独立做随机抽样，控制机械臂执行选中的动作，具体为： 步骤2.1，使用位置传感器获取机械臂位姿与机械臂位姿，使用速度传感器和加速度传感器获取机械臂速度与加速度,作为当前观测信息 步骤2.2，对当前观测信息进行one-hot编码； 步骤2.3，将观测信息输入到各智能体对应的策略神经网络中πi中； 步骤2.4，每个智能体i根据以下公式独立做随机抽样，得到各智能体的动作分布： 步骤2.5，控制机械臂执行选中的动作，并再次使用步骤2.1中方法获取执行动作后的观测信息 步骤3每个智能体i向中央控制器传输观测信息，具体为： 步骤3.1，每个智能体i对执行动作后观测信息进行one-hot编码； 步骤3.2，每个智能体i向中央控制器传输观测信息和 步骤3.3，中央控制器得到状态和 步骤4中央控制器分别让价值网络与目标网络进行预测； 步骤5中央控制器计算TD目标和TD误差，并将TD误差广播到所有智能体； 步骤6中央控制器更新价值网络与目标网络参数； 步骤7每个智能体i更新策略网络参数； 步骤8重复步骤2至步骤7，当迭代次数达到预定值时，停止收集观测信息和训练； 步骤9模型训练完毕后，使用去中心化决策完成机械臂自动装填运动规划。

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