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龙图腾网获悉中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利机械臂抓取模型的训练方法、装置、电子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：CN116197909B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202310234468.6，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权机械臂抓取模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质是由王俊伟;尚鹏;王通;吴继鹏;苏栋楠设计研发完成，并于2023-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本机械臂抓取模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种机械臂抓取模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取机械臂待抓取物体的环境状态信息；将所述机械臂待抓取物体的环境状态信息输入至预先构建的分段式奖励函数，得到奖励信息；基于所述机械臂待抓取物体的环境状态信息、所述机械臂待抓取物体的环境状态信息对应的动作信息和所述奖励信息对待训练模型进行训练，得到机械臂抓取模型。上述技术方案，通过分段式奖励函数确定奖励信息，可以有效避免稀疏奖励的问题，从而提升机械臂抓取模型的训练效果，进而提升使用机械臂抓取模型抓取物体的成功率。

本发明授权机械臂抓取模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种机械臂抓取模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取机械臂待抓取物体的环境状态信息； 将所述机械臂待抓取物体的环境状态信息输入至预先构建的分段式奖励函数，得到奖励信息；其中，所述分段式奖励函数为根据抓取距离设计的分段式的奖励函数； 基于所述机械臂待抓取物体的环境状态信息、所述机械臂待抓取物体的环境状态信息对应的动作信息和所述奖励信息对待训练模型进行训练，得到机械臂抓取模型； 所述分段式奖励函数包括渐进奖励函数和抓取奖励函数； 相应的，所述将所述机械臂待抓取物体的环境状态信息输入至预先构建的分段式奖励函数，得到奖励信息，包括： 将所述机械臂待抓取物体的环境状态信息输入至所述渐进奖励函数，得到渐进奖励信息； 将所述机械臂待抓取物体的环境状态信息输入至所述抓取奖励函数，得到抓取奖励信息； 基于所述渐进奖励信息和所述抓取奖励信息确定奖励信息； 其中，所述渐进奖励函数为： ； 其中，表示渐进奖励函数，表示当前环境状态的价值函数，表示下一环境状态的价值函数； 所述抓取奖励函数为： ； 其中，表示抓取奖励函数，表示当前环境状态的价值函数，表示机械臂抓取到物体并且当前环境状态的价值函数大于预设价值阈值，表示预设价值阈值。

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