江西求是高等研究院王玉获国家专利权
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龙图腾网获悉江西求是高等研究院申请的专利基于样本学习的机械指令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：CN120715911B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202511211919.X，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于样本学习的机械指令控制方法及系统是由王玉;成学博;张吉鑫;徐汉洋设计研发完成，并于2025-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于样本学习的机械指令控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于样本学习的机械指令控制方法及系统，方法包括建立机械臂的环境模型；观测机械臂的自身状态，并选择自身状态中的当前状态的机械臂动作与环境模型进行交互以得到奖励值；构建基于神经网络的安全评估网络，并根据安全评估网络生成安全阈值，并将安全阈值纳入奖励值；采用IQL结合注意力机制输出机械臂的历史动作；通过历史动作提取通道中的隐式策略结合注意力机制筛选出历史动作中的最优动作，并通过动态混合控制以得到最终动作的融合输出；基于奖励值生成候选动作，并结合最终动作的融合输出以生成机械臂的安全动作。本发明能够避免机械臂控制在复杂情况下出现性能下降的问题，且能够灵活且高效的进行机械臂控制。
本发明授权基于样本学习的机械指令控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于样本学习的机械指令控制方法，其特征在于，所述方法包括： 建立机械臂的环境模型； 基于双通道异构神经网络实时观测所述机械臂的自身状态，并选择所述自身状态中的当前状态的机械臂动作与所述环境模型进行交互以得到奖励值，其中，所述双通道异构神经网络包括历史动作提取通道、探索动作生成通道以及动态混合层； 构建基于神经网络的安全评估网络，并根据所述安全评估网络生成安全阈值，并将所述安全阈值纳入所述奖励值； 采用IQL结合注意力机制输出所述机械臂的历史动作； 通过所述历史动作提取通道中的隐式策略结合注意力机制筛选出所述历史动作中的最优动作，并通过动态混合控制以得到最终动作的融合输出； 基于所述奖励值生成候选动作，并结合所述最终动作的融合输出以生成所述机械臂的安全动作。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江西求是高等研究院，其通讯地址为：330000 江西省南昌市红谷滩区学府大道899号慧谷产业园3期8号楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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