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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利基于机器人的铰接类物体控制方法、系统、设备及介质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：CN120095827B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202510494733.3，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于机器人的铰接类物体控制方法、系统、设备及介质是由冯子洋;裘悫成;张思龙;吉建民;张燕咏;张昱设计研发完成，并于2025-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器人的铰接类物体控制方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于机器人的铰接类物体控制方法、系统、设备及介质，其方法中，首先根据目标铰接类物体的铰接类型获取物体的初始铰接属性，以此来初步确定物体在触发铰接运动时的运动特性。随后基于初始铰接属性，控制机器人对目标铰接类物体进行运动轨迹控制，以获取机器人在本次控制进程中的初始轨迹执行结果。最后通过预设ASSG算法和初始轨迹执行结果，对物体的初始铰接属性进行属性修正，并基于得到的铰接修正属性控制机器人重复对物体进行运动轨迹控制。此方法旨在于通过基于单次实时轨迹结果的迭代优化，充分了解目标铰接类物体的物理属性及铰接运动特性，进而生成稳定的机器人铰接控制方法，有效提高了机器人针对铰接类物体的控制效果。

本发明授权基于机器人的铰接类物体控制方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于机器人的铰接类物体控制方法，其特征在于，包括： 根据目标铰接类物体的铰接类型，获取目标铰接类物体的初始铰接属性；所述初始铰接属性用于表征所述目标铰接类物体在触发铰接运动时的运动特性； 基于所述初始铰接属性，控制所述机器人对所述目标铰接类物体进行运动轨迹控制，以获取初始轨迹执行结果； 基于预设ASSG算法和所述初始轨迹执行结果，对所述初始铰接属性进行属性修正，得到铰接修正属性，并通过所述铰接修正属性控制所述机器人重复对所述目标铰接类物体进行运动轨迹控制；所述预设ASSG算法为基于单次轨迹执行结果的在线强化学习算法，所述ASSG算法为单步在线强化学习算法; 所述初始轨迹执行结果包括；轨迹执行完成度和进行所述运动轨迹控制时的平均执行拉力； 所述铰接修正属性的确定方式包括： 基于所述轨迹执行完成度，确定运动轨迹执行距离； 将所述运动轨迹执行距离、所述平均执行拉力和针对所述目标铰接类物体的期望轨迹执行距离导入至所述预设ASSG算法中，以确定执行反馈奖励；所述执行反馈奖励用于表征所述机器对所述目标铰接类物体的运动轨迹控制效果； 基于所述执行反馈奖励对所述初始铰接属性进行铰接属性修正，得到所述铰接修正属性； 通过所述预设ASSG算法计算所述执行反馈奖励的方式包括如下公式： ； 式中，R表示执行反馈奖励，l表示轨迹执行结果中的运动轨迹执行距离，L表示针对于特定目标铰接类物体的期望执行距离，α表示统一度量超参数，F平均执行拉力； 所述对所述初始铰接属性进行属性修正的过程包括以下公式： ； ； 式中，表示第一铰接属性对应的铰接修正属性，表示第二铰接属性对应的铰接修正属性，表示初始铰接属性中的第一铰接属性，表示初始铰接属性中的第二铰接属性，和分别表示各个铰接属性对应的修正值。

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