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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种基于多任务强化学习的接力器缸体内壁焊缝机器人打磨多目标优化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：CN119347749B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411365990.9，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于多任务强化学习的接力器缸体内壁焊缝机器人打磨多目标优化方法及系统是由彭芳瑜;黄春鑫;王泽正;唐小卫;陈晨;王宇设计研发完成，并于2024-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多任务强化学习的接力器缸体内壁焊缝机器人打磨多目标优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于打磨机器人相关技术领域，并公开了一种基于多任务强化学习的接力器缸体内壁焊缝机器人打磨多目标优化方法及系统。该方法包括下列步骤：构建移动单元、打磨机器人和接力器缸体的仿真模型；将打磨过程划分为打磨头向焊缝起点运动的过程和打磨头达到起点后的运动过程；对两个过程分别构建各自的多任务强化学习优化模型，该多任务强化学习优化模型以状态空间作为输入，动作空间作为输出；改变焊缝的长度和位置进行打磨仿真，训练两个过程的多任务强化学习优化模型，直至达到预设训练次数且优化目标的奖励函数收敛。通过本发明，解决机器人打磨过程中无法同时考虑避免碰撞、打磨可达性以及刚度最大化等多目标优化的问题。

本发明授权一种基于多任务强化学习的接力器缸体内壁焊缝机器人打磨多目标优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多任务强化学习的接力器缸体内壁焊缝机器人打磨多目标优化方法，其特征在于，该方法包括下列步骤： 构建打磨机器人打磨接力器缸体的仿真模型，将打磨过程划分为打磨头向焊缝起点运动的过程和打磨头达到起点后的运动过程；对两个过程分别构建各自的多任务强化学习优化模型，该多任务强化学习优化模型以状态空间作为输入，动作空间作为输出； 改变焊缝的长度和位置，利用所述仿真模型进行打磨仿真，利用每次仿真获得的两个过程的数据训练各自的所述多任务强化学习优化模型，直至每个所述多任务强化学习优化模型达到预设训练次数且优化目标的奖励函数收敛； 所述打磨头向焊缝起点运动的过程的多任务强化学习优化模型的动作空间由打磨机器人末端位置变化量、打磨机器人末端旋转角的变化量和移动单元沿缸体轴线方向运动的位置变化量组成； 所述打磨头向焊缝起点运动的过程的多任务强化学习优化模型的优化目标为避免打磨机器人自身连杆之间的碰撞以及与接力器缸体的碰撞，以及保证打磨头向焊缝起点靠近； 所述打磨头达到起点后的运动过程的多任务强化学习优化模型的动作空间由打磨机器人末端旋转角的变化量和移动单元沿缸体轴线方向运动的位置变化量组成； 所述打磨头达到起点后的运动过程的多任务强化学习优化模型的优化目标是打磨机器人末端的打磨头可达焊缝的每处。

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