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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利基于强化学习的机器人碳纤维关节动态负载协同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：CN120816501B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202511324363.5，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于强化学习的机器人碳纤维关节动态负载协同控制方法是由王一涵;康冰设计研发完成，并于2025-09-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的机器人碳纤维关节动态负载协同控制方法在说明书摘要公布了：本申请涉及人形机器人技术领域，公开了基于强化学习的机器人碳纤维关节动态负载协同控制方法，该方法包括：获取关节应变与温度；计算材料中期状态参数与长期基线参数；以传感数据及所述参数为状态输入，输出力矩与刚度协同动作；生成并同步执行指令力矩与指令刚度；根据执行历史在线更新基线参数，形成闭环自适应控制。该系统包括：传感数据采集模块、物态观测模块、强化学习决策模块、协同控制指令生成与执行模块、以及基线参数更新模块。本发明通过力矩与刚度的协同控制，并结合材料状态的闭环更新，能够主动补偿材料性能演化，在确保任务精度的同时，延长关节使用寿命。

本发明授权基于强化学习的机器人碳纤维关节动态负载协同控制方法在权利要求书中公布了：1.基于强化学习的机器人碳纤维关节动态负载协同控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1、获取机器人碳纤维关节内的传感数据，所述传感数据包括应变与温度； S2、根据所述传感数据，通过物态观测模型计算获得关节材料中期健康状态的材料物理状态参数，与关节材料长期健康状态的材料基线物理参数向量； S3、将所述传感数据、材料物理状态参数、与材料基线物理参数向量共同作为强化学习智能体的状态输入，由所述强化学习智能体输出包含力矩调节动作和物理刚度调节动作的协同控制动作； S4、根据所述协同控制动作，生成驱动所述关节的指令力矩和调节关节内可控刚度单元的指令刚度，并对所述关节同步执行指令力矩与指令刚度； S5、根据所述指令力矩与指令刚度的执行历史，对所述物态观测模型内的材料基线物理参数向量进行更新，并将更新后的材料基线物理参数向量提供给所述物态观测模型用于后续计算； 步骤S2中，通过物态观测模型计算获得关节材料中期健康状态的材料物理状态参数包括：蠕变损伤度量参数，用于量化材料因蠕变产生的累积能量耗散；材料微观结构稳定性参数，用于表征材料结晶度与非晶区的稳定程度； 步骤S2中，所述关节材料长期健康状态的材料基线物理参数向量包含用于描述材料蠕变柔量的蠕变系数、时间指数与初始弹性模量。

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