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龙图腾网获悉河北工业大学申请的专利一种基于层次化策略控制的大拇指独立优化五指机械手控制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：CN119567270B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510029224.3，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于层次化策略控制的大拇指独立优化五指机械手控制方法是由马鑫盟;齐羿帆;赵丽滨;闫振卓;黄凌波;程帅;吕凌峰;宋朗坤;袁晓慧设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于层次化策略控制的大拇指独立优化五指机械手控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及机器人技术和人工智能领域，具体公开了一种基于层次化策略控制的大拇指独立优化五指机械手控制方法。该方法包括：S1、设计层次化策略控制算法框架，获取当前目标物体信息；S2、进行高层策略网络和低层策略网络划分，高层策略网络决定是否激活大拇指的动作；低层策略网络基于高层策略网络的决策输出每个手指关节的动作概率；S3、使用评价模块评估策略优化的效果，S4、进行训练与优化；S5、重复S4训练过程；S6、每次执行动作后根据收集到的经验进行策略更新；S7、在训练完成后，保存每个手指的模型和训练过程中学到的策略参数；S8、验证训练后的模型在仿真环境中的表现。本发明能够有效解决手指间过度耦合所带来的动作不协调问题。

本发明授权一种基于层次化策略控制的大拇指独立优化五指机械手控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于层次化策略控制的大拇指独立优化五指机械手控制方法，其特征在于，步骤如下： S1、设计层次化策略控制算法框架，获取当前目标物体的定位信息作为后续的动作决策计算； S2、使用PyTorch进行高层策略网络和低层策略网络划分，高层策略网络，接收目标物体的状态作为输入，并通过三层全连接神经网络生成一个二分类的动作概率输出，决定是否激活大拇指的动作；低层策略网络基于高层策略网络的决策，采用多层全连接神经网络并输出每个手指关节的动作概率，细化每个手指的动作决策； S3、使用评价模块PPOCritic网络评估策略优化的效果，并计算每个策略的价值函数，其中，PPOCritic网络分为高层和低层评价两个部分； S4、基于PPO算法进行训练与优化，所述优化过程通过多次迭代，利用奖励信号和状态值估计进行策略优化； S5、重复S4训练过程，直到达到预设的训练目标或收敛条件； S6、每次执行动作后，智能体根据收集到的经验通过PPO算法更进行策略更新； S7、在训练完成后，保存每个手指的Actor模型和训练过程中学到的策略参数，用于后续的推理或继续训练； S8、用仿真和推理部分验证训练后的模型在仿真环境中的表现。

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河北工业大学，其通讯地址为：300400 天津市北辰区双口镇西平道5340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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