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龙图腾网获悉大连蒂艾斯科技发展股份有限公司申请的专利基于Model-Based与RL的机器人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：CN120839805B 。

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：202511359156.3，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于Model-Based与RL的机器人控制方法是由王枫设计研发完成，并于2025-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Model-Based与RL的机器人控制方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于Model‑Based与RL的机器人控制方法，涉及自动化控制技术领域。该方法通过构建高层任务图谱模型与预定义任务动作集合，将目标任务映射为状态节点，结合当前世界状态进行图搜索，规划出最优任务动作路径，并输出首个动作指令。在仿真环境中调用基线策略生成控制指令，执行可行性校验，通过误差预测模型补偿仿真与真实环境偏差，校正真实控制指令后驱动机器人执行。基于执行结果动态更新图谱中状态转移的成功概率权重，并反馈执行后状态用于后续决策。本发明提高了仿真策略向真实机器人迁移的可靠性、适应性与执行安全性，实现了复杂任务的闭环优化与持续自适应。

本发明授权基于Model-Based与RL的机器人控制方法在权利要求书中公布了：1.基于Model-Based与RL的机器人控制方法，其特征在于，该方法包括： S1：构建目标机器人的双层世界模型，形成用于任务执行与优化的Model-Based模型，其中，双层世界模型包括底层动力学模型和高层任务图谱模型，底层动力学模型用于生成可模拟目标机器人物理行为的虚拟机器人，高层任务图谱模型用于表征目标机器人在任务执行过程中各任务状态之间的转移关系，转移关系由预定义的任务动作集合中的动作所驱动； S2：在虚拟机器人的仿真环境中，为任务动作集合中的每个任务动作，通过强化学习算法训练神经网络策略，使其学习从当前状态到该任务动作对应的控制动作指令的映射关系，将训练完成的神经网络策略作为该任务动作对应的基线策略保存，供后续在仿真环境和真实环境中调用，以生成相应的控制动作指令； S3：接收目标任务，获取目标机器人的本体状态及周围环境状态，将目标任务映射为高层任务图谱模型中的目标状态节点，将上述两种状态确定为当前世界状态，运行图搜索算法规划出最佳任务动作路径，依次输出该路径中首个任务动作； S4：在虚拟机器人的仿真环境中，基于当前世界状态，调用与首个任务动作对应的基线策略，生成仿真控制动作指令，在仿真环境中执行该指令，并对其执行过程进行可行性校验，若校验通过，则将仿真预测的执行后状态输入预训练的误差预测模型，获得预测的误差量，基于该误差量，对同一基线策略在真实环境中生成的控制动作指令进行补偿校正，得到修正后的真实控制指令，驱动目标机器人执行，将执行后的真实世界状态作为反馈信号返回步骤S3，并监控执行结果； S5：判断执行结果， 若动作执行成功，则增强该动作在图谱中对应状态转移边的成功概率权重， 若动作执行失败，则降低该动作在图谱中对应状态转移边的成功概率权重； 其中，构建目标机器人的双层世界模型，形成用于任务执行与优化的Model-Based模型，包括： 双层世界模型为同时包含底层物理动力学模型与高层任务图谱模型的复合结构，前者用于模拟目标机器人的真实物理行为，后者用于表征任务语义与状态转移关系，由底层物理动力学模型与高层任务图谱模型共同构成一个完整的Model-Based框架，其中， 构建底层物理动力学模型，包括： 获取目标机器人的三维CAD模型和物料清单，构建包含完整物理参数和拓扑结构信息的初始参数文件，将初始参数文件输入机器人仿真环境，自动生成可模拟目标机器人真实物理行为的虚拟机器人； 构建高层任务图谱模型，包括： 根据目标机器人的功能需求，定义一组预设的任务动作，形成任务动作集合，每个任务动作包括动作名称、执行条件、所需输入状态信息和预期输出结果； 基于任务动作集合，将任务执行过程中的关键阶段抽象为多个任务状态节点，每个状态节点表征目标机器人执行任务过程中的一个离散语义阶段； 对于任意两个任务状态节点，若存在一个任务动作，该动作的执行前提与第一个状态节点所描述的条件一致，且执行该动作后系统可达到第二个状态节点所描述的状态，则在两个状态节点之间建立一条有向状态转移边； 为每条状态转移边分配初始的成功概率权重和执行优先级，成功概率权重基于历史执行数据或专家经验设定，用于表征该动作当前世界状态下成功执行的可能性，将所有状态节点和建立的状态转移边整合为一个有向图结构，形成高层任务图谱模型。

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