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龙图腾网获悉山东大学;山东省工业技术研究院申请的专利基于特征自适应迁移强化学习的机器人装配方法及系统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：CN115481688B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202211138090.1，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于特征自适应迁移强化学习的机器人装配方法及系统是由宋锐;靳李岗;李凤鸣;门渔;王艳红;田新诚设计研发完成，并于2022-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征自适应迁移强化学习的机器人装配方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于特征自适应迁移强化学习的机器人装配方法及系统，本发明结合源域专家数据信息，基于源域与目标域特征之间的距离筛选数据，通过源域与目标域之间先验知识的迁移，更快地获得目标域的装配策略。

本发明授权基于特征自适应迁移强化学习的机器人装配方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于特征自适应迁移强化学习的机器人装配方法，其特征在于，包括： 获取源域和目标域上机械臂特征数据； 将源域和目标域上的机械臂特征数据进行处理后，计算两者MMD距离，将MMD距离小于设定阈值的源域上的机械臂特征数据存入数据集； 建立迁移强化学习模型，利用数据集内的数据对迁移强化学习模型进行预训练；所述迁移强化学习模型包括旧策略网络、新策略网络和评价网络； 所述新策略网络的输入为机械臂的当前的装配状态，输出为机械臂下一步的装配动作，通过与环境交互得到机械臂下一装配状态； 所述评价网络用于计算所述新策略网络所输出的最后一步的机械臂装配状态所对应的价值； 所述旧策略网络的输入为机械臂的当前的装配状态，输出为机械臂下一步的装配动作，其权重由新策略网络的权重来更新； 计算迁移强化学习每一个装配回合中的特征与目标域特征之间的MMD距离，将MMD距离小于设定阈值的数据存入经验回收池内； 基于新策略网络和旧策略网络的输出值构建第一正态分布和第二正态分布，将经验回收池中最后放入的机械臂动作输出至第一正态分布和第二正态分布，得到对应的第一概率和第二概率，基于第一概率和第二概率得到重要性权重，基于重要性权重构建新策略网络的损失函数，利用损失函数更新新策略网络的权重； 利用预训练好的迁移强化学习模型在目标域上继续训练，直至得到训练好的迁移强化学习模型在目标域上输入装配任务，输出装配动作。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东大学;山东省工业技术研究院，其通讯地址为：250061 山东省济南市历下区经十路17923号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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