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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利基于强化学习的化学粉末研磨机械臂的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：CN120941416B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202511473380.5，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于强化学习的化学粉末研磨机械臂的控制方法是由尚伟伟;饶文韬;王稼民;张飞设计研发完成，并于2025-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的化学粉末研磨机械臂的控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于强化学习的化学粉末研磨机械臂的控制方法，属研磨机器人控制领域，包括：步骤1，建立研磨平台的研钵内表面模型及导纳控制模块，采集粉末信息；步骤2，构建对粉末研磨场景的启发式策略及奖励函数，执行启发式策略获得离线数据集；步骤3，用离线数据集经离线强化学习算法对强化学习模块的策略模型的策略网络初步训练；步骤4，将策略模型部署于机械臂控制器，由视觉反馈模块和导纳控制模块持续采集实时视觉及力矩反馈，用在线强化学习算法对策略网络增量更新优化策略；步骤5，导纳控制模块按优化的最优策略，生成研磨轨迹并驱动机械臂执行粉末研磨，达到视觉反馈目标停止。该方法能高效、自适应控制机械臂进行粉末研磨。

本发明授权基于强化学习的化学粉末研磨机械臂的控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的化学粉末研磨机械臂的控制方法，其特征在于，包括： 步骤1，建立研磨平台的研钵内表面模型，根据研钵内表面模型构建控制机械臂的控制器的导纳控制模块，并采集研钵内研磨空间中的粉末信息； 所述步骤1中，按以下方式建立研磨平台的研钵内表面模型，根据研钵内表面模型构建控制机械臂的控制器的导纳控制模块，并采集研钵内的研磨空间中的粉末信息，包括： 步骤11，用半圆曲面对研磨平台的研钵内表面进行近似来建立研钵内表面模型； 步骤12，通过建立的研钵内表面模型构建控制机械臂的控制器的导纳控制模块，由导纳控制模块根据研磨参考轨迹，通过实时力反馈调整机械臂的研磨轨迹； 步骤13，通过研钵内的研磨空间中的粉末图像的局部颜色特征构建粉末的颜色区间阈值，根据粉末的颜色区间阈值对粉末图像进行二值化处理获取粉末分布图像，并保存粉末分布图像中的粉末分布区域的饱和度； 步骤14，将所述粉末分布图像按照行列方向以预设网格尺寸划分为若干不重叠的区域，并计算各区域平均灰度值作为对应区域的评分指标，结合各区域的饱和度，作为研磨空间中的粉末信息; 步骤2，构建对粉末研磨场景的启发式策略及奖励函数，并通过导纳控制模块控制机械臂执行启发式策略来获得离线数据集； 步骤3，基于步骤2获得的离线数据集，用离线强化学习算法对强化学习模块的策略模型的策略网络进行初步训练，得到具备初始研磨能力的策略模型； 步骤4，将步骤3获得的具备初始研磨能力的策略模型部署于机械臂的控制器，由机械臂的控制器的视觉反馈模块和导纳控制模块分别持续采集实时视觉反馈与力矩反馈，并用在线强化学习算法对强化学习模块的策略模型的策略网络进行增量更新进行策略优化； 步骤5，所述导纳控制模块根据在线微调后得到的策略模型的最优策略，实时生成研磨轨迹并驱动机械臂执行粉末研磨操作，直到视觉反馈达到设定目标后停止。

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