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龍圖騰網恭喜大連理工大學;清華大學申請的專利一種基于DDPG強化學習算法的平行夾具形狀生成方法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：CN115890726B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-20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：202211404026.3，技術領域涉及：B25J15/08；該發明授權一種基于DDPG強化學習算法的平行夾具形狀生成方法是由劉秀平;劉健;段孝友;林振設計研發完成，并于2022-11-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于DDPG強化學習算法的平行夾具形狀生成方法在說明書摘要公布了：本發明提出一種基于DDPG強化學習算法的平行夾具設計形狀生成方法，屬于面向機器人抓取任務的平行夾具形狀生成領域。本發明利用強化學習的方法自動生成輕量化的平行夾具形狀，具體包括平行夾具形狀空間的設計、狀態表示與動作空間設計、抓取獎勵機制的設置、夾具形狀生成網絡搭建、生成網絡的更新與訓練等步驟，實現了基于給定物體與訓練好的策略網絡進行動作選擇，從而自動生成可實用的夾具形狀。本發明利用強化學習算法的平行夾具形狀自動生成方法，能夠實現平行夾具形狀生成的自動化、可泛化、輕量化的目標。

本發明授權一種基于DDPG強化學習算法的平行夾具形狀生成方法在權利要求書中公布了：1.一種基于DDPG強化學習算法的平行夾具形狀生成方法，其特征在于，步驟包括：步驟S1：平行夾具形狀空間設計；步驟S2：狀態表示與動作空間設計；步驟S3：抓取獎勵機制的設置，利用PyBullet物理模擬進行抓取評估；步驟S4：夾具形狀生成網絡搭建，構建策略網絡μactor及價值網絡Q，其中策略網絡μactor負責輸入當前時刻的狀態s，輸出預測動作a，即：a＝μactors,價值網絡Q負責輸入當前狀態s與所執行的動作a，輸出預測的價值，即；q＝Qs,a.步驟S5：基于DDPG強化學習算法實現夾具形狀生成網絡的更新與訓練；步驟S6：基于給定物體自動生成夾具形狀，利用訓練好的策略網絡實現動作選擇，實現最大步數為20步的形狀改變，從而自動生成最終的夾具形狀；所述步驟S1具體為：步驟S11：基于WSG50夾具構建夾具形狀的基礎形狀模板；步驟S12：設計由固定板塊與形狀可變板塊構成的L型手指，并得到夾具形狀；步驟S13：對L型手指的形狀進行參數表示，由長度參數控制夾齒長度，進而控制形狀可變板塊的形狀，由高度參數控制安裝位置；步驟S14：實現11維向量到夾具形狀空間的映射，即根據11維參數表示，分別得到對應的夾具左右手指形狀。

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大連理工大學;清華大學，其通訊地址為：116024 遼寧省大連市甘井子區凌工路2號；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”。