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龙图腾网获悉厦门海洋职业技术学院申请的专利一种用于多机械臂的双层智能体优化方法、装置、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：CN120901984B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202511457726.2，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种用于多机械臂的双层智能体优化方法、装置、设备及存储介质是由杜小雷;余运昌;冯云凌;李洪成;魏茂春设计研发完成，并于2025-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于多机械臂的双层智能体优化方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种用于多机械臂的双层智能体优化方法、装置、设备及存储介质，通过在高层引入RRT‑Connect算法与B样条轨迹平滑优化，对搬运任务的环境信息进行全局路径规划，并利用运动学链模型将平滑后的质心轨迹转换为各机械臂末端参考轨迹序列，再将该参考轨迹作为MAPPO算法驱动的底层分布式实时控制引导信号，结合多层奖励函数对任务完成度、运动平滑性和协调性进行综合反馈，引导各机械臂智能体在跟踪过程中协同调整关节动作，从而实现全局规划与局部控制的无缝衔接，显著提升搬运运动的平滑度与协同效率。

本发明授权一种用于多机械臂的双层智能体优化方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种用于多机械臂的双层智能体优化方法，其特征在于，包括： 获取多机械臂协同搬运任务的环境信息，调用高层任务规划器对所述环境信息进行处理，其中，所述高层任务规划器采用RRT-Connect算法进行初始路径探索，结合B样条对所述初始路径进行轨迹平滑优化，并通过运动学链模型将物体质心轨迹转换为各个机械臂末端执行器的参考轨迹序列，所述环境信息包括目标物体的初始位姿、目标位姿以及环境地图； 将所述参考轨迹序列作为引导信号输入底层动作执行器，其中，所述底层动作执行器由多个独立的机械臂智能体构成，调用MAPPO算法基于所述参考轨迹序列对每一所述机械臂智能体执行分布式实时控制，并结合每一所述机械臂智能体的自身局部观测进行决策，生成控制指令，其中，所述引导信号为每一所述机械臂智能体的自身局部观测的一部分； 获取所述控制指令的执行效果，并基于所述执行效果通过预设的多层奖励函数对底层动作执行器进行反馈，以引导每一所述机械臂智能体学习协同控制策略，进而使得多机械臂有效跟踪所述参考轨迹序列，并在跟踪过程中平滑每一机械臂的运动，其中，所述多层奖励函数包括任务完成奖励、平滑性奖励、以及协调性奖励，所述引导信号为所述任务完成奖励的输入，所述多层奖励函数包括高层奖励和底层奖励； 高层奖励包括： 任务完成奖励，其中，为物体质心当前位置，为目标位置，为位置奖励系数，为距离衰减参数； 物体运动平滑性奖励，，其中，为t时刻物体质心速度矢量,为t-1时刻物体质心速度矢量，T为总时间步数，为t时刻物体质心加速度矢量,为t-1时刻物体质心加速度矢量，为机械臂末端与搬运物体中心之间的速度偏差，为机械臂末端与搬运物体中心之间的加速度偏差； 底层奖励包括： 抓取点距离稳定性奖励，其中，是第个机械臂抓取点到物体质心的距离，是所有抓取点到质心距离的平均值； 作用力平衡奖励，其中，表示第个机械臂施加的力，为所有机械臂作用力的均值； 关节运动平滑性奖励，，其中，表示第个机械臂的第个关节在时间的角速度，表示第个机械臂的第个关节在时间的角加速度，N为机械臂数量，M为单个机械臂关节数。

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