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龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种机械臂接触力零稳态误差跟踪的控制系统和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：CN118809599B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202410977389.9，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种机械臂接触力零稳态误差跟踪的控制系统和方法是由李春旭;陈磊设计研发完成，并于2024-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机械臂接触力零稳态误差跟踪的控制系统和方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种机械臂接触力零稳态误差跟踪的控制系统，包括：采集装置、控制装置和执行装置；其中，控制装置采用融合了强化学习算法的导纳控制器；强化学习算法基于采集装置采集的机械臂与物体实际接触力、机械臂末端实际位置以及实际接触力与预设期望接触力的力误差获得期望位置调整量；并使用期望位置调整量对预设的期望位置进行调整，期望位置被调整后，导纳控制器根据输入的力误差来输出机械臂末端更新位置。本发明将强化学习融合进机械臂接触力跟踪系统，不仅保证期望位置的合理性和准确性，而且实现该系统的稳态误差为0，确保机械臂与物体之间的接触力等于所设定的期望接触力。

本发明授权一种机械臂接触力零稳态误差跟踪的控制系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种机械臂接触力零稳态误差跟踪的控制系统，其特征在于，包括： 采集装置，用于采集机械臂末端与环境之间的实际接触力和机械臂末端实际位置； 控制装置，用于根据采集的所述实际接触力和机械臂末端实际位置以及预设的期望接触力和期望位置获得机械臂末端更新位置； 执行装置，用于接收所述机械臂末端更新位置并根据所述机械臂末端更新位置将机械臂操控至相应的状态； 其中，所述控制装置包括融合了强化学习算法的导纳控制器； 所述强化学习算法以所述实际接触力与预设期望接触力的力误差和机械臂末端实际位置为输入，获得期望位置调整量作为输出；使用所述期望位置调整量对预设的期望位置进行调整，期望位置被调整后，导纳控制器根据输入的力误差来输出机械臂末端更新位置； 所述强化学习算法的优化器包括学习率调度器，所述学习率调度器用于建立接触力的变化率与为学习率之间的关联关系； 所述接触力的变化率与为学习率之间的关联关系，包括：所述学习率的表达式为： ； 其中，是初始学习率，是调节参数；为接触力的变化率； 所述接触力的变化率的表达式为： ； 其中，和分别是当前时间步和上一时刻时间步的实际接触力；表示完成当前时间步所用的时间； 所述强化学习算法的损失函数包含补偿项，所述补偿项表达式为： ； 其中，是Actor网络输出动作的熵，是Actor网络的策略函数；是Actor网络空间参数的范的平方，是常数项，s是状态，是动作关于状态的函数； 所述损失函数的参数的更新方法为： ； 其中，和分别是下一个时间步和当前时间步的损失函数中的参数；是一个小的正常数，用于保证除数不为0，和分别是梯度修正后的一阶矩估计和二阶矩估计； 所述强化学习算法采用深度确定性策略梯度算法。

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