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龙图腾网获悉闽南理工学院申请的专利一种基于智能协调控制的双臂协同操作控制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：CN121361099B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511935776.7，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于智能协调控制的双臂协同操作控制方法是由刘伟;韩浩天;童慧芬;于萍;孙冬宇;牟刚设计研发完成，并于2025-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于智能协调控制的双臂协同操作控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及机器人智能控制技术领域，公开了一种基于智能协调控制的双臂协同操作控制方法，采用高层任务策略学习与底层多目标协同动力学控制的分层架构。高层通过嵌入双臂多头协同注意力机制的混合强化学习生成任务空间目标；底层根据该目标采用包含主任务控制项、协同控制项和零空间控制项的多目标动力学控制律计算关节力矩；通过状态反馈与多目标奖励函数实现闭环自适应更新。本发明采用高层任务策略学习与底层多目标协同动力学控制的分层控制架构，使高层强化学习策略不受底层复杂动力学方程影响，显著提高了策略的学习效率和迁移能力。

本发明授权一种基于智能协调控制的双臂协同操作控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于智能协调控制的双臂协同操作控制方法，其特征在于，该方法采用高层任务策略学习与底层多目标协同动力学控制的分层控制架构，包括以下步骤： S1、系统状态采集与初始化，采集双臂机械臂的关节角、关节速度、末端位姿、接触力、物体姿态和外界扰动数据，构成系统状态向量并完成控制参数与高层强化学习网络的初始化； S2、高层任务策略学习，根据所述系统状态向量，通过嵌入双臂多头协同注意力机制的混合强化学习策略网络生成任务空间目标，其中所述混合强化学习策略网络采用PPO算法与SAC算法的动态加权融合方式进行训练； S3、底层多目标协同动力学控制，根据所述高层任务策略学习输出的任务空间目标，采用包含主任务控制项、协同控制项和零空间控制项的多目标协同动力学控制律计算关节控制力矩； S4、反馈与自适应更新，根据执行后的实际状态采集奖励信号，通过多目标奖励函数对所述高层任务策略学习中的混合强化学习策略网络进行在线或离线更新，形成闭环自适应控制； 其中，所述底层多目标协同动力学控制中采用的多目标协同动力学控制律包含以下三个具体控制项： 主任务控制项，用于根据任务空间位置与力误差生成对应的期望控制力矩； 协同控制项，用于根据左臂与右臂之间实际接触力差与期望力差的偏差以及自适应增益系数调节双臂间受力平衡； 零空间控制项，用于在不影响主任务执行的前提下达到关节姿态优化、避障和关节限位保护。

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