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龙图腾网恭喜北京精密机电控制设备研究所申请的专利一种适用于非结构化环境的机械臂自主装配方法和系统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：CN115648213B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202211352283.7，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种适用于非结构化环境的机械臂自主装配方法和系统是由陈彦江;梁斌焱;郭美杉;王燕波;王尧设计研发完成，并于2022-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适用于非结构化环境的机械臂自主装配方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开的一种适用于非结构化环境的机械臂自主装配方法，包括：设置总训练轮数；机械臂末端以预规划路径点进行运动，获取每一步的当前状态空间信息作为自主装配网络输入进行训练，形成初始自主装配策略模型；机械臂末端通过初始自主装配策略模型前馈计算得到当前状态下的最优动作，获取每一步的当前状态空间信息作为自主装配网络输入，用于更新自主装配策略模型，每隔设定步数后，对自主装配策略模型选择动作的概率添加均值不同的高斯噪声；当达到总训练轮数后停止训练；在训练模型的前馈计算中取消动作选择的高斯噪声，根据当前状态空间信息选择最优动作，在任务完成标识符值改变时停止动作选择，完成装配任务。

本发明授权一种适用于非结构化环境的机械臂自主装配方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种适用于非结构化环境的机械臂自主装配方法，其特征在于，包括：设置总训练轮数，分配人机示教阶段和自学习阶段轮数；在人机示教阶段，机械臂末端以预规划路径点进行运动，获取每一步的当前状态空间信息作为自主装配网络输入进行训练，形成初始自主装配策略模型；进入自学习阶段，机械臂末端通过初始自主装配策略模型前馈计算得到当前状态下的最优动作，获取每一步的当前状态空间信息作为自主装配网络输入，用于更新自主装配策略模型，每隔设定步数后，对自主装配策略模型选择动作的概率添加均值不同的高斯噪声；当达到总训练轮数后停止训练；在训练模型的前馈计算中取消动作选择的高斯噪声，根据当前状态空间信息选择最优动作，在任务完成标识符值改变时停止动作选择，完成装配任务；所述预规划路径点的设置方法如下：设置机械臂每一步移动的步长，起点位置是机械臂手爪末端中心点位置，终点位置是装配槽底部中心点位置，起点和终点位置在每次训练时会随机变化；根据每次初始化场景的随机装配起点位置和固定装配终点位置，计算x、y方向的偏差，通过偏差和步长计算对齐中心点所需步数n，则前n步移动装配物体把手中心点与装配终点位置在x、y方向上对齐；保持输出动作的x、y方向始终为0，z为-1，直到装配到位；所述获取每一步的当前状态空间信息作为自主装配网络输入进行训练，包括：初始化critic1、critic2、actor网络参数，包括各全连接层权重、连接层数和偏置值；初始化3个目标网络，将critic1、critic2、actor的网络参数复制到目标网络中；初始化经验回放池；设置动作选择的高斯噪声分布范围，开始网络更新的循环迭代；根据当前网络模型选择最优动作并执行，得到下一步状态空间信息和当前奖励分数，将当前状态空间信息、下一步状态空间信息、所选择执行的动作、奖励分数、是否完成任务作为该步的经验存储到经验回放池中；通过贝尔曼方程计算目标网络1、目标网络2、critic1、critic2的损失函数计算误差，更新critic1和critic2的网络参数；actor网络在延迟后采用梯度上升的方式进行网络参数更新；当总训练轮数达到6000轮时，跳出循环，结束训练；所述actor网络为执行网络，critic1、critic2网络为评价网络，执行网络输入当前时刻的状态量，根据状态量映射所采取的动作；评价网络输入当前时刻的状态量和所采取的动作，根据这些量映射Q值，通过Q值大小评价执行网络的性能；actor、critic1、critic2共同构成自主装配网络；所述奖励分数的计算是基于奖励函数的，奖励函数R的设计如下：R＝r1+r2+r3，其中，x1、x2分别为装配物体把手中心点位置坐标值和装配终点 坐标值；r2＝-maxfx，fy，fz，fx、fy、fz分别为机械臂末端三维力反馈值；l1、分别为装配物体 把手中心点位置坐标值和装配起点位置坐标值；step表示每一轮的当前步数； 所述对自主装配策略模型选择动作的概率添加均值不同的高斯噪声的方式为：当总训练步数达到2000轮时，添加均值为0、方差为0.1的高斯噪声；当总训练步数达到3000轮时，添加均值为0、方差为0.3的高斯噪声；当总训练步数达到6000轮时，添加均值为0、方差为0.5的高斯噪声。

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