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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种基于约束强化学习的空间机械臂安全运动规划方法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：CN118848984B 。

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：202411193671.4，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于约束强化学习的空间机械臂安全运动规划方法是由陈钢;黄泽远;郝梓萱;姚郅鹏;柳渝;殷诗航;任熠设计研发完成，并于2024-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于约束强化学习的空间机械臂安全运动规划方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于约束强化学习的空间机械臂安全运动规划方法，包括：构造空间机械臂约束强化学习框架；依据所述空间机械臂约束强化学习框架，构造空间机械臂安全运动规划器；依据所述空间机械臂约束强化学习框架，构造空间机械臂安全运动约束方程；依据所述空间机械臂安全运动规划器和空间机械臂安全运动约束方程，构建空间机械臂安全运动训练策略，获得训练后的空间机械臂安全运动规划策略网络。根据本发明实施例提供的技术方案，可以在非结构化环境中，使空间机械臂尽可能不中断当前任务并满足多种约束条件的前提下，实现安全、快速的避障。

本发明授权一种基于约束强化学习的空间机械臂安全运动规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于约束强化学习的空间机械臂安全运动规划方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤S1构造空间机械臂约束强化学习框架； 步骤S2依据所述空间机械臂约束强化学习框架，构造空间机械臂安全运动规划器； 步骤S3依据所述空间机械臂约束强化学习框架，构造空间机械臂安全运动约束方程； 步骤S4依据所述空间机械臂安全运动规划器和空间机械臂安全运动约束方程，构建空间机械臂安全运动训练策略，获得训练后的空间机械臂安全运动规划策略网络； 所述步骤S1包括： 步骤S1.1定义空间机械臂的状态向量为，动作向量为； 步骤S1.2将空间机械臂的约束划分为等式约束和不等式约束两 类，并且记和分别表示等式约束和不等式约束的数量； 步骤S1.3构造等式化向量，并定义联合动作向量，推导得到联合约 束函数： 其中，，； 步骤S1.4将联合约束函数对时间微分，得到： 其中，为联合动作向量对时间的微分；为动作向量对时间的 微分；为等式化向量对时间的微分；为约束雅可比矩阵，其表达式为： 其中，为零矩阵，为以中各元素为对角线的对角矩阵； 步骤S1.5将步骤S1.4中联合约束函数对时间的微分结果进行移项推导， 得到： 其中，是的Moore-Penrose伪逆矩阵；是的零空间映射矩阵；为单 位矩阵；为零空间动作向量的微分，其数值通过空间机械臂安全运动规划策略网络生成； 步骤S1.6构造如下所示的联合约束函数微分的控制律，从而使联合约束函数始终成立： 其中，为比例系数，为期望的联合约束函数数值。

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