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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于视觉的机器人装配方法、装置和设备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：CN120985681B 。

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：202511526307.X，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于视觉的机器人装配方法、装置和设备是由陶永;陈硕;薛蛟;刘亚醉;杨林设计研发完成，并于2025-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉的机器人装配方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于视觉的机器人装配方法、装置和设备。本申请提供的方法包括：初始化TD3模型和行为克隆模型；在初期训练TD3模型、TD3模型通过与仿真环境交互，随机探索并生成视觉图像对应的动作时，将视觉图像、动作、该动作的奖励值存入经验回放池；利用数据对训练行为克隆模型，得到训练好的行为克隆模型；在后期训练TD3模型时对TD3模型进行优化训练；在使用时，将相机当前采集到的当前视觉图像分别输入到训练好的TD3模型和行为克隆模型中，并根据第一权重、第二权重对第一动作和行为克隆模型输出的第二动作进行加权处理，得到加权动作；将插件插入到插孔内。本申请提供的基于视觉的机器人装配方法，用以确保将插件准确地插入插孔。

本发明授权一种基于视觉的机器人装配方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉的机器人装配方法，其特征在于，所述方法应用于机器人，所述机器人的末端设置有相机，所述末端上还设置有夹爪，所述机器人用于将所述夹爪上夹持的插件插入到插孔中，所述相机用于采集插入过程的视觉图像，所述视觉图像能够捕捉所述插孔的状态；所述方法包括： 初始化TD3模型和行为克隆模型；其中，所述TD3模型包括策略网络和价值网络，所述策略网络根据输入的视觉图像输出该视觉图像对应的动作，所述价值网络用于根据奖励函数评价该动作的奖励值；所述行为克隆模型用于根据输入的视觉图像输出该视觉图像对应的动作；所述动作用所述插件在笛卡尔坐标系的位姿变化量表征；所述奖励函数以距离变化奖励值和成功插入奖励值的和值为最终的奖励值；其中，所述距离变化奖励值等于上一时刻所述插件距离所述插孔的第一距离和当前时刻所述插件距离所述插孔的第二距离的差值与所述插件距离所述插孔的初始距离的比值；在所述第二距离小于预设成功阈值时，所述成功插入奖励值等于预设值，否则所述成功插入奖励值等于0； 在初期训练所述TD3模型、所述TD3模型通过与仿真环境交互，随机探索并生成视觉图像对应的动作时，将视觉图像、动作、该动作的奖励值作为一条经验存入经验回放池； 从所述经验回放池中获取奖励高于预设阈值的目标经验，利用一条目标经验中的视觉图像和动作组成一条数据对，并利用所述数据对训练所述行为克隆模型，得到训练好的行为克隆模型； 在后期训练所述TD3模型时，根据所述训练好的行为克隆模型生成的动作对所述TD3模型进行优化训练； 在使用时，将所述相机当前采集到的当前视觉图像分别输入到训练好的TD3模型和所述行为克隆模型中，并根据预先为所述TD3模型设置的第一权重、预先为所述行为克隆模型设置的第二权重对所述训练好的TD3模型输出的第一动作和所述行为克隆模型输出的第二动作进行加权处理，得到加权动作； 根据所述加权动作控制所述机器人，以将所述插件插入到所述插孔内。

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