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龍圖騰網恭喜貴州翰凱斯智能技術有限公司申請的專利基于深度強化學習的雙點漸進成形制造方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114757102B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210410301.6，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權基于深度強化學習的雙點漸進成形制造方法及裝置是由崔強;何夢兮;和四忠;楊道乾;李江山;喻川;西達思·蘇哈斯·帕維爾設計研發完成，并于2022-04-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度強化學習的雙點漸進成形制造方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于深度強化學習的雙點漸進成形制造方法及裝置，方法包括：獲取待制造的三維模型并進行分層獲取多個主工作路徑以及候選的多個支撐路徑，選擇初始的當前主工作路徑和當前支撐路徑；根據當前主工作路徑和選擇的當前支撐路徑在實際應用環境中分別循環控制主、從機器人的機械臂進行漸進成形，獲取成形曲面；將成形曲面與目標曲面上的偏差值作為狀態向量，應用預訓練的深度強化學習模型進行強化學習，循環輸出與下一主工作路徑對應的支撐路徑，并根據下一主工作路徑和與下一主工作路徑對應的支撐路徑循環更新當前主工作路徑和當前支撐路徑，直至完成三維模型的漸進成形。本發明能夠進行從機器人的支撐策略調整，靈活度高，成形精度高。

本發明授權基于深度強化學習的雙點漸進成形制造方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于深度強化學習的雙點漸進成形制造方法，其特征是，所述方法包括：獲取待制造的三維模型并對所述三維模型進行分層獲取多個主工作路徑以及與每個所述主工作路徑對應的候選的多個支撐路徑，根據成形方向選擇初始的主工作路徑以及與所述初始的主工作路徑對應的一支撐路徑作為初始的當前主工作路徑和當前支撐路徑；根據當前主工作路徑和選擇的當前支撐路徑在實際應用環境中分別循環控制主、從機器人的機械臂進行漸進成形，獲取與所述當前主工作路徑對應的成形曲面；在所述根據當前主工作路徑和選擇的當前支撐路徑在實際應用環境中分別循環控制主、從機器人的機械臂進行漸進成形之前，包括：在Grasshopper中構建與待制造的所述三維模型的實際應用環境相符的數字仿真環境；在所述數字仿真環境對所述三維模型進行仿真，結合仿真結果對深度強化學習模型進行訓練，獲取預訓練的所述深度強化學習模型；其中，在所述數字仿真環境對所述三維模型進行仿真，結合仿真結果對所述深度強化學習模型進行訓練，獲取預訓練的所述深度強化學習模型，包括：根據成形方向選擇初始的主工作路徑作為當前仿真主工作路徑，并根據所述當前仿真主工作路徑從候選的多個支撐路徑中隨機選擇其中一個作為初始的當前仿真支撐路徑；根據所述當前仿真主工作路徑和所述當前仿真支撐路徑應用所述數字仿真環境進行仿真成形，獲取與所述當前仿真主工作路徑對應的仿真成形曲面和仿真成形曲面回彈值；將所述仿真成形曲面與目標曲面的偏差值作為狀態向量對輸入所述深度強化學習模型進行支撐策略的強化學習，并結合所述仿真成形曲面回彈值，更新與下一仿真主工作路徑對應的仿真支撐路徑和當前回報值；根據所述下一仿真主工作路徑和對應的仿真支撐路徑分別對所述當前仿真主工作路徑和所述當前仿真支撐路徑進行循環更新，根據更新后的所述當前仿真主工作路徑和所述當前仿真支撐路徑循環控制機械臂進行漸進成形，循環更新所述仿真成形曲面；根據更新的所述仿真成形曲面與所述目標曲面循環更新所述狀態向量，根據更新的所述狀態向量和所述回報值調整所述深度強化學習模型的模型參數，直至滿足所述深度強化學習模型的收斂條件；將所述成形曲面與目標曲面的偏差值作為狀態向量，應用預訓練的深度強化學習模型進行支撐策略的強化學習，循環輸出與下一主工作路徑對應的支撐路徑，并根據所述下一主工作路徑和與所述下一主工作路徑對應的所述支撐路徑循環更新所述當前主工作路徑和所述當前支撐路徑，直至完成所述三維模型的漸進成形。

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貴州翰凱斯智能技術有限公司，其通訊地址為：550000 貴州省貴陽市貴陽國家高新技術產業開發區沙文鎮沙文生態科技產業園長通智能制造產業基地一期3號廠房；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”。