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龙图腾网获悉苏州元脑智能科技有限公司申请的专利机器人控制方法、电子设备、可读存储介质和程序产品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：CN120773066B 。

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：202511284849.0，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权机器人控制方法、电子设备、可读存储介质和程序产品是由和海渔;王龙飞;张秀波;罗刚;王东清;李盛新;郭瑜设计研发完成，并于2025-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本机器人控制方法、电子设备、可读存储介质和程序产品在说明书摘要公布了：本申请提供了一种机器人控制方法、电子设备、可读存储介质和程序产品，可以应用于机器人技术领域，该方法包括建立与机器人相对应的仿真机器人模型、与机器人要操作的工件相对应的仿真工件模型；基于机器人、仿真机器人模型及仿真工件模型的位姿信息，对预设学习模型进行训练，得到经训练的机器人控制模型；采集机器人的实际机器人位姿，并基于机器人的实际机器人位姿，确定仿真机器人模型的实际仿真位姿以及仿真工件模型的实际仿真工件位姿与模板之间的实际偏差信息，模板指示仿真工件模型的目标位姿；将实际仿真位姿和实际偏差信息输入至机器人控制模型，输出预测动作指令；将预测动作指令传输至机器人，以对机器人进行控制。

本发明授权机器人控制方法、电子设备、可读存储介质和程序产品在权利要求书中公布了：1.一种机器人控制方法，其特征在于，所述控制方法包括： 建立与机器人相对应的仿真机器人模型、与所述机器人要操作的工件相对应的仿真工件模型； 基于所述机器人、所述仿真机器人模型及所述仿真工件模型的位姿信息，对预设学习模型进行训练，得到经训练的机器人控制模型，其中，所述位姿信息表征物体位置和姿态，所述位姿信息包括基于所述机器人的实际训练位姿所确定的所述仿真机器人模型的实际训练位姿以及所述仿真工件模型的实际训练位姿； 采集机器人的实际机器人位姿，并基于所述机器人的实际机器人位姿，确定所述仿真机器人模型的实际仿真位姿以及所述仿真工件模型的实际仿真工件位姿与模板之间的实际偏差信息，所述模板指示所述仿真工件模型的目标位姿； 将所述实际仿真位姿和所述实际偏差信息输入至所述机器人控制模型，输出预测动作指令； 将所述预测动作指令传输至所述机器人，以对所述机器人进行控制； 其中，基于所述机器人、所述仿真机器人模型及所述仿真工件模型的位姿信息，对预设学习模型进行训练，得到经训练的机器人控制模型，包括： 由预设学习模型基于输入数据集合，输出动作指令，其中，所述输入数据集合包括所述仿真机器人模型的实际训练位姿以及所述仿真工件模型的实际训练位姿与模板之间的实际训练偏差； 采集所述机器人采取所述动作指令所指示的动作之后的动作训练位姿； 基于所述机器人的动作训练位姿，确定所述仿真机器人模型的动作训练位姿以及所述仿真工件模型的动作训练位姿； 基于所述仿真工件模型的动作训练位姿与所述模板之间的动作训练偏差，对所述预设学习模型进行更新，得到经训练的机器人控制模型，包括： 针对仿真机器人模型的多个关节角姿态中任一关节角姿态，对关节角姿态进行求导处理，得到求导数值； 对多个求导数值进行求和处理，得到平滑指数，其中，平滑指数表征机器人执行动作指令时动作的平滑程度； 根据当前迭代中动作训练偏差的朝向角偏差、目标距离、平滑指数和预设时间惩罚信 息，生成奖励函数，奖励函数如公式1所示： 其中，A和表示权重系数，表示预设时间惩罚信息，为平滑指数，为朝向角偏差，为目标距离，n表示关节角的数量；表示对第u个关节角进行梯度求导所得到的求导数值； 根据所述奖励函数对所述预设学习模型的模型参数进行更新，得到所述机器人控制模型。

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