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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利多类型轴孔装配机械臂控制方法及相关装置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：CN119217366B 。

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：202411424620.8，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权多类型轴孔装配机械臂控制方法及相关装置是由马旭淼;徐德设计研发完成，并于2024-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本多类型轴孔装配机械臂控制方法及相关装置在说明书摘要公布了：本发明属于自动装配技术领域，公开了一种多类型轴孔装配机械臂控制方法及相关装置，包括获取装配任务的任务类型，并根据装配任务的任务类型确定预设的控制策略模型的模型参数；获取机械臂的状态数据并根据机械臂的状态数据通过模型参数确定的控制策略模型，得到机械臂的初始控制策略；其中，控制策略模型通过下述训练方式得到：获取用于预测机械臂的控制策略的增量强化学习模型；基于若干任务类型的训练装配任务的仿真环境对增量强化学习模型进行增量训练，并保留若干任务类型的模型参数，得到控制策略模型。使得控制策略模型能够快速适应任务类型不断变化的环境，并实现不同任务类型的装配任务的技能知识的保持，减少训练时间并提升装配成功率。

本发明授权多类型轴孔装配机械臂控制方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种多类型轴孔装配机械臂控制方法，其特征在于，包括： 获取装配任务的任务类型，并根据装配任务的任务类型确定预设的控制策略模型的模型参数； 获取机械臂的状态数据，并根据机械臂的状态数据通过模型参数确定的控制策略模型，得到机械臂的初始控制策略； 其中，控制策略模型通过下述训练方式得到：获取用于预测机械臂的控制策略的增量强化学习模型；基于若干任务类型的训练装配任务的仿真环境对增量强化学习模型进行增量训练，并保留若干任务类型的模型参数，得到控制策略模型； 具体的，控制策略模型的训练过程如下：首先对前处理神经网络模型进行预训练得到任务类型确定模型，然后通过任务类型确定模型得到训练装配任务的任务类型，基于训练装配任务的任务类型和通过仿真环境生成的机械臂的状态数据，选择对应的归一化阈值进行状态归一化以及动作反归一化，然后对增量强化学习模型进行增量训练，并将历史数据存入回放池供后续学习，通过连续进行增量训练直至完毕且增量强化学习模型的回报达到收敛状态，并通过后处理神经网络模型得到策略补充模型，进而基于策略补充模型生成的机械臂的剩余控制策略进一步补充修正通过控制策略模型生成的机械臂的初始控制策略，得到最终的控制策略；然后在真实装配环境中进行探索性的尝试性装配，对最终输出的动作进行进一步微调，使动作更符合真实装配任务的要求。

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