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龙图腾网获悉北京理工大学;江苏星航驰睿智能科技有限公司申请的专利空间机械臂的控制方法、装置、电子设备及存储介质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：CN119952719B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510330137.1，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权空间机械臂的控制方法、装置、电子设备及存储介质是由李健;潘靖禹;汪嘉伟;王成潇;闫宏雨;张钧禹设计研发完成，并于2025-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本空间机械臂的控制方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及空间机械臂控制技术领域，尤其涉及一种空间机械臂的控制方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取空间机械臂待执行的目标组装任务的目标机械臂状态；将所述目标机械臂状态输入到预先训练好的操作控制模型中，输出得到与所述目标机械臂状态对应的目标机械臂动作，以利用所述目标机械臂动作来控制所述空间机械臂运动。本发明的技术方案能够加速空间机械臂的判断决策过程，以消耗更少的时间进行判断决策。

本发明授权空间机械臂的控制方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种空间机械臂的控制方法，其特征在于，包括： 获取空间机械臂待执行的目标组装任务的目标机械臂状态； 将所述目标机械臂状态输入到预先训练好的操作控制模型中，输出得到与所述目标机械臂状态对应的目标机械臂动作，以利用所述目标机械臂动作来控制所述空间机械臂运动； 所述机械臂状态包括关节角度、关节速度、关节加速度、末端受力和末端位置； 所述操作控制模型是通过如下方式进行训练的： 获取空间机械臂在执行组装任务时的标准动作数据，并从所述标准动作数据中提取得到样本机械臂状态和样本机械臂动作； 将所述样本机械臂状态和所述样本机械臂动作输入到预设的神经网络中进行训练，得到中间过渡模型； 基于空间机械臂在不同时刻的任务完成度，确定每个时刻对应的修正值； 基于所有所述修正值组成的向量，对所述中间过渡模型的权重进行修正，得到操作控制模型； 所述基于空间机械臂在不同时刻的任务完成度，确定每个时刻对应的修正值，包括： 通过如下公式确定空间机械臂在不同时刻的任务完成度： 式中，pt为空间机械臂在t时刻的任务完成度； 通过如下公式确定每个时刻对应的修正值： 式中，Rt+1为t+1时刻对应的修正值，pt-1为空间机械臂在t-1时刻的任务完成度，a为预设的比例系数，b为机械臂末端预设的活动范围，ΔD为机械臂末端与目标位置的空间距离； 所述神经网络为反向传播神经网络； 所述中间过渡模型是通过如下方式训练得到的： 确定反向传播神经网络的网络结构；其中，所述网络结构包括权值和阈值； 对所述反向传播神经网络的权值和阈值进行编码，得到初始粒子群；其中，将所述权值和所述阈值均作为所述初始粒子群的粒子； 设定遗传算法的算法参数；其中，所述算法参数包括：粒子群规模、最大进化次数、交叉概率、变异概率、学习率、粒子的速度范围和位置范围； 对所述初始粒子群中每一个粒子的速度和位置均进行初始化，并计算所述初始粒子群中每一个粒子的适应度值； 对所述初始粒子群中每一个粒子的速度和位置均进行更新，并计算更新后的每一个粒子的适应度值； 基于更新后的每一个粒子的适应度值，对所述初始粒子群的粒子进行选择、交叉和变异，得到下一代粒子群，循环执行对每一代粒子群的粒子的适应度值计算、选择、交叉和变异，直至完成所述最大进化次数的迭代，并输出适应度值最高的全局最优粒子； 对所述全局最优粒子进行解码，得到最优权值和最优阈值； 将所述最优权值和所述最优阈值赋值到所述反向传播神经网络，得到目标反向传播神经网络； 利用样本机械臂状态和样本机械臂动作对所述目标反向传播神经网络进行训练，得到中间过渡模型。

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