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龙图腾网恭喜天津大学申请的专利基于结构化动作空间的多机械臂运动规划强化学习训练方法、机械臂运动规划方法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：CN119260748B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411797260.6，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于结构化动作空间的多机械臂运动规划强化学习训练方法、机械臂运动规划方法是由穆朝絮;姜泽武;孙长银;张俊楠;薛磊;徐昕设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于结构化动作空间的多机械臂运动规划强化学习训练方法、机械臂运动规划方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于结构化动作空间的多机械臂运动规划强化学习训练方法、机械臂运动规划方法。该基于结构化动作空间的多机械臂运动规划强化学习训练方法包括：获取多机械臂的样本状态位姿和针对多机械臂所需执行的样本任务对应的任务目标坐标；将状态位姿和任务目标坐标输入至预设分层强化模型的高层学习模块，得到离散关节动作值；将状态位姿、任务目标坐标和离散关节动作值输入至预设分层强化模型的低层学习模块，得到连续关节动作值；基于离散关节动作值和连续关节动作值调整多机械臂的位姿，得到多机械臂的调整位姿；基于多机械臂的调整位姿确定奖励值；基于奖励值调整预设分层强化模型的低层学习模块，得到经训练的分层强化模型。

本发明授权基于结构化动作空间的多机械臂运动规划强化学习训练方法、机械臂运动规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于结构化动作空间的多机械臂运动规划强化学习训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取多机械臂的样本状态位姿以及针对所述多机械臂所需执行的样本任务对应的任务目标坐标，所述任务目标坐标表征所述多机械臂抓取目标物体后的目标放置位置或所述多机械臂抓取所述目标物体的目标抓取位置；将所述样本状态位姿和所述任务目标坐标输入至预设分层强化模型的高层学习模块，得到所述多机械臂的离散关节动作值，所述离散关节动作值为离散关节动作值组中的预设值，所述离散关节动作值组表征所述多机械臂在所述结构化动作空间中的多个预设动作角度；将所述样本状态位姿、所述任务目标坐标和所述离散关节动作值输入至预设分层强化模型的低层学习模块，得到所述多机械臂的连续关节动作值；基于所述离散关节动作值和所述连续关节动作值调整所述多机械臂的位姿，得到所述多机械臂的调整位姿；基于所述多机械臂的调整位姿确定奖励值；基于所述奖励值调整所述预设分层强化模型的低层学习模块，得到经训练的分层强化模型。

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