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龙图腾网获悉厦门瑞为信息技术股份有限公司申请的专利一种基于深度强化学习的货物装载方法、装置及设备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：CN121340319B 。

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：202511925904.X，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于深度强化学习的货物装载方法、装置及设备是由张帅;吕奕锟;刘杰豪;王汉超;贾宝芝;何一凡设计研发完成，并于2025-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度强化学习的货物装载方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度强化学习的货物装载方法、装置及设备，包括：通过多模态传感器对装载空间进行扫描，得到三维点云数据，基于三维点云数据进行构建，得到对应所述装载空间的三维容器模型；对待装载货物进行识别与6D位姿估计，得到对应待装载货物的尺寸姿态信息；根据所述三维容器模型以及所述尺寸姿态信息，生成多个候选放置位姿；采用预构建的深度强化决策网络确定所述候选放置位姿中的最优放置位姿，并通过控制机械臂执行所述待装载货物在所述最优放置位姿的放置操作；在放置操作完成后，重新扫描所述装载空间获取当前三维模型，并计算执行误差，利用所述执行误差更新所述三维容器模型以及所述深度强化决策网络的网络参数。

本发明授权一种基于深度强化学习的货物装载方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的货物装载方法，其特征在于，所述方法包括： 通过多模态传感器对装载空间进行扫描，得到三维点云数据，基于三维点云数据进行构建，得到对应所述装载空间的三维容器模型； 对待装载货物进行识别与6D位姿估计，得到对应待装载货物的尺寸姿态信息； 根据所述三维容器模型以及所述尺寸姿态信息，生成多个候选放置位姿；包括： 对所述三维容器模型进行几何分析，识别出所有可用的空闲区域，在所述空闲区域内识别支撑表面，在所述支撑表面上通过采用表面采样策略生成离散的三维坐标点； 对于每个所述三维坐标点，结合所述尺寸姿态信息以及所述待装载货物的六种基本旋转姿态，生成包括多个姿态-位置组合的候选放置点集合； 对每个所述姿态-位置组合进行包括碰撞检测和有效性验证的验证，并将所有通过验证的所述姿态-位置组合确定为有效的所述候选放置位姿； 采用预构建的深度强化决策网络确定所述候选放置位姿中的最优放置位姿，并通过控制机械臂执行所述待装载货物在所述最优放置位姿的放置操作； 在放置操作完成后，重新扫描所述装载空间获取当前三维模型，并计算执行误差，利用所述执行误差更新所述三维容器模型以及所述深度强化决策网络的网络参数。

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