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龙图腾网获悉太原工业学院申请的专利一种基于机器学习的机械臂精细控制方法及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：CN120620245B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202511154203.0，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于机器学习的机械臂精细控制方法及系统是由赵晶;刘继宾;孟小玲;吴霄设计研发完成，并于2025-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的机械臂精细控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及机械臂技术领域，公开了一种基于机器学习的机械臂精细控制方法及系统，该方法包括：基于物料参数和历史物料集的关系确定第一抓取策略或第二抓取策略，当确定为第一抓取策略时，基于历史物料集确定机械臂的抓取力度，当确定为第二抓取策略时，基于历史物料集的聚类结果和抓取力度模型确定机械臂的抓取力度，基于移动负荷曲线图确定最小移动负荷，并确定驱动电机的抓取负荷，根据最小移动负荷和抓取负荷的负荷关系判断是否调整抓取力度，基于最小移动负荷和抓取负荷确定抓取力度因子，根据调整后的抓取力度完成抓取。本发明通过第一抓取策略、第二抓取策略和抓取力度因子，确保了抓取过程的稳定性。

本发明授权一种基于机器学习的机械臂精细控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的机械臂精细控制方法，其特征在于，包括： 确定待抓取物料的物料参数，基于所述物料参数和历史物料集的关系确定第一抓取策略或第二抓取策略； 在基于所述物料参数和历史物料集的关系确定第一抓取策略或第二抓取策略时，包括： 所述历史物料集包括若干个历史物料参数和若干个历史抓取力度，且每一历史物料参数与一历史抓取力度对应； 当所述历史物料集中存在和所述物料参数相等的历史物料参数时，则确定所述机械臂为所述第一抓取策略； 当所述历史物料集中不存在和所述物料参数相等的历史物料参数时，则确定所述机械臂为所述第二抓取策略； 当确定为第一抓取策略时，基于所述历史物料集确定机械臂的抓取力度，当确定为第二抓取策略时，基于所述历史物料集的聚类结果和抓取力度模型确定所述机械臂的抓取力度； 当确定为第一抓取策略时，基于所述历史物料集确定机械臂的抓取力度时，包括： 当所述历史物料集中存在和所述物料参数相等的历史物料参数，且该历史物料参数唯一时，则将该历史物料参数对应的历史抓取力度确定为所述抓取力度； 当所述历史物料集中存在和所述物料参数相等的历史物料参数，且该历史物料参数不唯一时，则将各历史物料参数对应的历史抓取力度的均值确定为所述抓取力度； 当确定为第二抓取策略时，基于所述历史物料集的聚类结果和抓取力度模型确定所述机械臂的抓取力度时，包括： 将所述物料参数和历史物料集作为待聚类集合，确定期望簇数量k为2，并初始化高斯分布的参数，确定所述待聚类集合中每一数据属于每一高斯分布的概率并确定责任值，基于所述责任值确定与所述物料参数对应的聚类集合，并将所述聚类集合中历史抓取力度的均值作为聚类抓取力度； 将所述历史物料集划分为训练集和测试集，预先选取梯度提升树模型，并根据所述训练集对所述梯度提升树模型进行训练，根据所述测试集对训练后的梯度提升树模型进行测试，基于测试结果和所述物料参数确定模型抓取力度； 基于所述聚类抓取力度和模型抓取力度确定所述机械臂的抓取力度； 获取驱动电机在移动时间段内的移动负荷，并对所有移动负荷进行分析，基于分析结果确定有效移动负荷和移动负荷曲线图，基于所述移动负荷曲线图确定最小移动负荷，根据所述抓取力度抓取所述待抓取物料，并确定所述驱动电机的抓取负荷，根据所述最小移动负荷和抓取负荷的负荷关系判断是否调整所述抓取力度； 当判断调整所述抓取力度时，基于所述最小移动负荷和抓取负荷确定抓取力度因子，并根据所述抓取力度因子调整所述抓取力度，根据调整后的抓取力度完成抓取。

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