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龙图腾网获悉华侨大学申请的专利基于预训练模型的机械臂控制方法、装置、设备及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：CN118418134B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-20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：202410700237.4，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于预训练模型的机械臂控制方法、装置、设备及介质是由周林;王一;鲁紫君;练秋芳;柯毅东设计研发完成，并于2024-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于预训练模型的机械臂控制方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供的一种基于预训练模型的机械臂控制方法、装置、设备及介质，涉及机械臂控制技术领域。本发明机械臂控制方法步骤包括：S1,获取当前环境状态下的机械臂多张不同视角的图片，并将多张不同视角的图片输入设定的特征提取器处理，得到多个视角的特征图；S2,将多个视角的特征图经flatten展平后，通过一个随机初始化的全连接网络层进行拼接，得到视觉特征向量；S3,根据视觉特征向量，采用深度确定性策略梯度模型,预测得到机械臂的下一步动作；S4,根据预测的机械臂的下一步动作，控制机械臂执行。本发明结合深度确定性策略梯度模型强化学习，模型收敛速度快，成功率高，有效提升了机械臂学习控制的效率。

本发明授权基于预训练模型的机械臂控制方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于预训练模型的机械臂控制方法，其特征在于，包括： S1，获取当前环境状态下的机械臂多张不同视角的图片，并将多张不同视角的图片输入设定的特征提取器处理，得到多个视角的特征图;其中，所述多张不同视角的图片之间相互补充，以确保机械臂不会被同时遮挡，构建一个完整准确的机械臂模型； S2,将多个视角的特征图经flatten展平后，通过一个随机初始化的全连接网络层进行拼接，得到视觉特征向量； S3,根据所述视觉特征向量，采用深度确定性策略梯度模型,预测得到机械臂的下一步动作；其中所述深度确定性策略梯度模型包括用于学习策略函数、输出动作的Actor网络； S4,根据预测的机械臂的下一步动作，控制机械臂执行； 其中，所述特征提取器为预训练视觉模型的卷积网络层，其训练步骤如下： A1,获取图像数据集，并对图像数据集进行预处理； A2,将预处理后的图像数据集输入设定的预训练视觉模型，通过所述预训练视觉模型的卷积网络层对预处理后的图像数据进行特征提取，得到图像的特征向量，以捕捉图像中的局部特征和语义信息，并采用设定的预训练算法对所述预训练视觉模型进行训练，得到训练好的视觉模型；其中，所述预训练算法包括监督学习方法和无监督学习方法； A3,将所述训练好的视觉模型的卷积网络层的参数冻结，得到特征提取器。

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