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龙图腾网获悉浙江工业大学;蔚复来(浙江)科技股份有限公司申请的专利一种再生物品分拣的多机械臂深度强化学习控制方法和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：CN119141536B 。

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：202411305119.X，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种再生物品分拣的多机械臂深度强化学习控制方法和装置是由董红召;汪二毛;张利强;熊伟;张利红;孙枭童;潘松青设计研发完成，并于2024-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种再生物品分拣的多机械臂深度强化学习控制方法和装置在说明书摘要公布了：一种再生物品分拣的多机械臂深度强化学习控制方法和装置，其方法包括：获取目标物体和多机械臂系统状态信息；构建深度确定性策略梯度DeepDeterministicPolicyGradient，DDPG算法网络架构、设置经验回放池、智能体奖励函数；部署到真实分拣环境进行运动指导。其中，该方法在DDPG算法策略网络架构中使用循环神经网络RecurrentNeuralNetwork，RNN作为主干特征提取网络，以捕捉输入数据的长期依赖关系，更好的指导机械臂的抓取策略；在评价网络架构中引入一对多判别架构，以适应多机械臂系统的训练；提出了一种复合奖励函数和双池经验回放机制，为机械臂提供更及时、更丰富的反馈信号，降低了数据相关性，提高样本利用率，提高多机械臂再生物品分拣的成功率和效率。

本发明授权一种再生物品分拣的多机械臂深度强化学习控制方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种再生物品分拣的多机械臂深度强化学习控制方法，包括如下步骤： 步骤1，确定机械臂需要夹取的目标物品，以及待夹取目标的具体位置和姿态； 步骤2，基于DDPG算法构建改进型DDPG网络结构，得到RNN-MADDPG多机械臂再生物品分拣控制算法； 步骤3，虚拟仿真训练：再生物品分拣机械臂先在虚拟环境中随机执行抓取动作,并记录机械臂的状态及感知值，完成样本收集，当经验池填满之后开始参数训练；结合步骤1中得到的感知数据和步骤2中的RNN-MADDPG多机械臂再生物品分拣控制算法进行训练，每回合试验中存在交互过程与参数更新同时进行的情况，直至完成所有网络参数的更新；经过训练，各网络参数获得更新，获得最大期望奖励回报与最优策略； 步骤4，执行分拣任务：使用训练好的RNN-MADDPG算法，将该算法部署到实际的多机械臂再生物品分拣任务中，监控机械臂的执行情况，并进行调整和改进。

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浙江工业大学;蔚复来(浙江)科技股份有限公司，其通讯地址为：310014 浙江省杭州市拱墅区潮王路18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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