江苏大学顾寄南获国家专利权
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龙图腾网获悉江苏大学申请的专利一种基于深度强化学习的双臂机器人协同运动控制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：CN116352715B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202310386962.4，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于深度强化学习的双臂机器人协同运动控制方法是由顾寄南;左宇;范天浩;王文波;季晨;侯征辉;卢宝勇设计研发完成，并于2023-04-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度强化学习的双臂机器人协同运动控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度强化学习的双臂机器人协同运动控制方法，采用DATD3算法对双臂机器人的机械臂协同运动控制进行训练，机械臂协同运动控制系统采用中心训练分布执行的架构，两个智能体中的Critic评估器会互相使用对方的控制策略；将动作噪声作为两个智能体的输入，两个智能体输出动作值；建立机械臂的三维仿真环境，并将步骤1中两个智能体训练输出的动作值输入仿真环境，在仿真环境中通过仿真训练获得状态值；对状态值进行采样并采用HER算法进行状态值进行优化，进而得到双臂机器人协同运动控制策略；并基于优化后的状态值更新两个智能体中的采样策略；本方法可以有效增加双臂机器人的学习效率，提高生产力。
本发明授权一种基于深度强化学习的双臂机器人协同运动控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的双臂机器人协同运动控制方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、采用DATD3算法对双臂机器人的机械臂协同运动控制进行训练，机械臂协同运动控制系统采用中心训练分布执行的架构，两个智能体中的Critic评估器会互相使用对方的控制策略；将动作噪声作为两个智能体的输入，两个智能体输出动作值； 步骤2、建立机械臂的三维仿真环境，并将步骤1中两个智能体训练输出的动作值输入仿真环境，在仿真环境中通过仿真训练获得状态值；对状态值进行采样并采用HER算法进行状态值进行优化，进而得到双臂机器人协同运动控制策略；并基于优化后的状态值更新两个智能体中的采样策略。
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