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龙图腾网获悉海克斯康制造智能技术(青岛)有限公司;海克斯康软件技术(青岛)有限公司申请的专利一种基于深度强化学习的自动三坐标测量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：CN121074140B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511603923.0，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种基于深度强化学习的自动三坐标测量方法是由陶程;封善斋;郝健;程小峰;周文凡;滕开选;邹雯;时春峰设计研发完成，并于2025-11-05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自动三坐标测量方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于深度强化学习的自动三坐标测量方法，属于基于特定计算模型的计算机系统技术领域，包括智能体深度学习模型训练步骤和在线测量步骤，所述智能体深度学习模型训练步骤包括：构建状态向量；设计智能体动作空间；构建端到端智能体神经网络架构；强化学习奖励机制设计；混合动作智能体训练；在线测量步骤包括：构建状态向量并输入位置预测器，查找出期望回报估计最大的动作；控制测针执行动作并将其所对应的待测特征几何信息删除；根据前述步骤的执行结果更新状态向量。本发明的基于深度强化学习的自动三坐标测量方法，能够快速适配并平衡路径安全性与效率，可避免出现冗余或碰撞的问题，无需人工干预，实现自动化适配，快速高效。

本发明授权一种基于深度强化学习的自动三坐标测量方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的自动三坐标测量方法，其特征在于，包括智能体深度学习模型训练步骤和在线测量步骤，所述智能体深度学习模型训练步骤包括： 构建状态向量，所述状态向量包括待测特征几何信息、测针信息以及安全平面信息； 设计智能体动作空间A，包括一级动作空间和二级动作空间，所述一级动作空间中具有若干个动作，所述二级动作空间中具有分别与各动作对应的参数信息； 构建端到端智能体神经网络架构，包括位置预测器和动作选择器，将动作和动作对应的参数信息分开保存，使用时分别从两个动作空间中取值进行组合使用； 强化学习奖励机制设计，定义多种智能体在执行测量任务过程中会出现的情况并设计对应的奖励信号r； 基于参数化Q-Learning的混合动作智能体训练，包括：从仿真器中获得当前时刻的状态向量并输入至智能体，智能体输出测针动作，仿真器执行并获得下一时刻状态向量和对应奖励，同时输出交互是否结束的表示，计算从当前时刻起至交互终止时刻能够获得最大累计奖励的动作的期望回报估计，根据计算损失函数，并根据所述损失函数更新位置预测器和动作选择器； 在线测量步骤包括： 21、从工件设计图中获取待测特征几何信息，从三坐标测量中获取测针信息和安全平面信息，并构建状态向量 22、将输入位置预测器，位置预测器按序根据状态向量输出移动位置，动作选择器查找出测针从当前状态运动至移动位置的所有可能动作，并计算每个动作的期望回报估计，查找出期望回报估计最大的动作； 23、控制测针执行动作并将其所对应的待测特征几何信息删除； 24、根据步骤23的执行结果更新状态向量，并重复步骤22-23，直至满足终止条件终止执行； 所述终止条件为：待测特征几何信息为空或发生碰撞。

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