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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于分层强化学习与分布式学习的多轴孔装配方法及系统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：CN116533234B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310502103.7，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于分层强化学习与分布式学习的多轴孔装配方法及系统是由宋锐;靳李岗;门渔;李凤鸣;田新诚;王艳红设计研发完成，并于2023-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分层强化学习与分布式学习的多轴孔装配方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了基于分层强化学习与分布式学习的多轴孔装配方法及系统，包括：利用机械臂状态数据以及动作数据建立基于深度强化学习的主控制装配策略模型；构建多个基于不同装配交互环境的子进程网络，利用所构建的多个子进程网络得到的交互数据对所述主控制装配策略模型进行更新训练，得到训练好的主控制装配策略模型；利用训练好的主控制装配策略模型执行机械臂的多轴孔装配任务。利用多个不同环境构建子进程网络更新整体网络的方式，相比普通强化学习算法，能够提升机器人学习的最终效果，并且提升了机器人学习的效率，节省学习时间。

本发明授权基于分层强化学习与分布式学习的多轴孔装配方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于分层强化学习与分布式学习的多轴孔装配方法，其特征在于， 包括： 利用机械臂状态数据以及动作数据建立基于深度强化学习的主控制装 配策略模型； 构建多个基于不同装配交互环境的子进程网络，利用所构建的多个子 进程网络得到的机械臂交互数据对所述主控制装配策略模型进行更新训练，得到训练好的主控制装配策略模型； 其中，所述子进程网络包括高层策略网络和底层策略网络，所述高层策略网络根据当前时刻的机械臂状态数据得到高层策略值，所述底层策略网络根据所述高层策略值和当前时刻的机械臂状态数据，得到机械臂下一时刻的动作； 利用训练好的主控制装配策略模型执行机械臂的多轴孔装配任务； 所述底层策略网络包括评估网络和目标网络，评估网络和目标网络分别包括动作网络和评价网络，机械臂的状态数据以及高层策略网络的输出作为所述评估网络的动作网络的输入，得到机械臂当前状态下的动作； 将机械臂的状态数据和动作数据作为所述评估网络的评价网络的输入，得到动作网络的第一损失值，根据所述损失值更新评估网络中动作网络； 将下一时刻的机械臂状态数据分别作为所述目标网络中的动作网络和评价网络的输入，所述目标网络中动作网络输出为下一时刻所对应的动作， 所述目标网络中评价网络的输出为评价网络的第二损失值，根据所述第二 损失值更新所述评估网络中的评价网络。

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山东大学，其通讯地址为：250061 山东省济南市历下区经十路17923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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