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龍圖騰網恭喜湘潭大學申請的專利一種基于深度強化學習與導納控制的機器人軸孔裝配方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115674204B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-29發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202211369853.3，技術領域涉及：B25J9/16；該發(fā)明授權一種基于深度強化學習與導納控制的機器人軸孔裝配方法是由李明富;鄧旭康;譚雅斌;姜瑞森;張黎明;劉振宇設計研發(fā)完成，并于2022-11-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度強化學習與導納控制的機器人軸孔裝配方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種基于深度強化學習與導納控制的機器人軸孔裝配方法，屬于智能制造領域；本發(fā)明針對單軸孔搜孔階段與多軸孔搜孔階段，分別設計深度強化學習網絡Ⅰ和深度強化學習網絡Ⅱ來訓練搜孔動作的輸出，同時在此過程中加入搜孔先驗知識，來提高深度強化學習網絡的探索訓練效率；針對單軸孔插孔階段與多軸孔插孔階段，設計基于深度強化學習網絡Ⅲ的變導納控制方法來實現機器人順利的插孔，同時加入插孔先驗知識，若狀態(tài)為先驗狀態(tài)則直接輸出機器人調整姿態(tài)，如不是則輸入到深度強化學習網絡Ⅲ進行訓練，提高了機器人插孔的效率；采用本發(fā)明的技術方案，通過深度強化學習網絡的訓練，輸出調整策略，可以控制機器人完成單軸孔與多軸孔的裝配。

本發(fā)明授權一種基于深度強化學習與導納控制的機器人軸孔裝配方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度強化學習與導納控制的機器人軸孔裝配方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1、將機器人軸孔裝配分為三個階段：孔外自由近孔階段、孔邊搜孔階段、孔內插孔階段；同時，區(qū)分機器人單軸孔裝配與多軸孔裝配的方法；步驟2、通過視覺定位的方式，對裝配孔進行粗定位，控制機器人運動，使得機器人末端工件到達孔邊的位置，機器人進入裝配的孔邊搜孔階段；步驟3、孔邊搜孔階段中，首先設計基于人類搜孔經驗的搜孔先驗知識，預設先驗狀態(tài)與先驗動作，組成先驗知識記憶庫，其次采集機器人的力力矩信息與位姿信息，作為深度強化學習網絡的輸入，通過先驗狀態(tài)分類模型判斷該輸入是否為先驗知識，若是，則直接輸出相應的動作，如不是則輸入到深度強化學習網絡進行探索與訓練，輸出機器人位置或姿態(tài)的調整策略動作，使得機器人末端的工件能順利的搜孔；分別構建針對單軸孔搜孔的深度強化學習網絡I與針對多軸孔裝配的深度強化學習網絡II；步驟4、針對孔邊搜孔階段的深度強化學習網絡，設計獎懲函數、訓練回合數以及每個回合訓練的最大步數；利用深度強化學習網絡I與深度強化學習網絡II分別對單軸孔搜孔與多軸孔搜孔進行探索訓練，直至每回合的步數收斂以及獎勵值也收斂；步驟5、孔內插孔階段，在機械臂末端Z軸方向設定恒定的期望力，其余方向上的力與力矩都為0，同時使機器人末端朝著設定的期望位置運動，采集插孔過程中機器人末端力力矩信息，將采集到的機器人末端力力矩與設定的期望力做比較，得到實時的力偏差；將力偏差輸入到導納控制器中，經導納控制算法計算，輸出機器人末端工件的調整姿態(tài)；同時通過深度強化學習算法實時優(yōu)化導納控制參數，實現變導納控制；步驟6、設計基于人類插孔經驗的插孔先驗知識記憶庫，包括先驗狀態(tài)與先驗經驗值，通過構建分類器對深度強化學習網絡的輸入狀態(tài)進行甄別，若輸入狀態(tài)為先驗狀態(tài)，則直接輸出相對應的先驗經驗值，繼而直接控制機器人工件末端運動；若輸入狀態(tài)不是先驗狀態(tài)，則送入深度強化學習網絡中進行訓練，得到導納控制參數；定義需要訓練的導納控制參數，并且對導納控制算法仿真，通過選擇不同的導納控制參數進行仿真，確定需要訓練的導納控制參數，預先確定導納控制參數變化范圍；步驟7、構建用于變導納控制的可以輸出連續(xù)動作的深度強化學習網絡III，采集插孔過程中的力力矩信號、位姿信號，作為深度強化學習的狀態(tài)輸入，深度強化學習網絡的輸出為導納控制的參數；設計深度強化學習網絡III的獎懲函數，訓練回合數，每回合訓練的最大步數；步驟8、在孔內插孔階段，設定機器人末端到達一定的插孔深度且各軸力力矩在一定的閾值范圍內代表插孔成功。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人湘潭大學，其通訊地址為：411105 湖南省湘潭市雨湖區(qū)湘潭大學；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。