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龙图腾网获悉北京长木谷医疗科技股份有限公司申请的专利一种用于手术机器人具身智能的机械臂多模式综合控制方法及装置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：CN119655875B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202411537120.5，技术领域涉及：A61B34/10；该发明授权一种用于手术机器人具身智能的机械臂多模式综合控制方法及装置是由刘星宇;张逸凌设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于手术机器人具身智能的机械臂多模式综合控制方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种用于手术机器人具身智能的机械臂多模式综合控制方法及装置，所述方法包括：获取基于逆强化学习处理的第一奖励函数；获取目标位置和障碍物信息；构建基于目标位置的第二奖励函数和基于障碍物信息的第三奖励函数；根据所述第一奖励函数、第二奖励函数、第三奖励函数，通过强化学习对机械臂的运行策略进行训练；选择具有最高累积奖励的运行轨迹，并控制机械臂执行该运行轨迹。本申请中，通过历史操作经验生成第一奖励函数，通过视觉避障生成第二奖励函数和第三奖励函数；通过强化学习的方式，实现基于不同奖励函数的整体运行策略，从而实现了机械臂的基于历史操作经验和视觉避障的综合控制。

本发明授权一种用于手术机器人具身智能的机械臂多模式综合控制方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种用于手术机器人具身智能的机械臂多模式综合控制方法，其特征在于，包括： 获取基于逆强化学习处理的第一奖励函数； 获取目标位置和障碍物信息，所述障碍物信息包括静态信息和动态信息； 构建基于目标位置的第二奖励函数和基于障碍物信息的第三奖励函数； 根据所述第一奖励函数、第二奖励函数、第三奖励函数，通过强化学习对机械臂的运行策略进行训练； 训练完成后，选择具有最高累积奖励的运行轨迹，并控制机械臂执行该运行轨迹； 所述根据所述第一奖励函数、第二奖励函数、第三奖励函数，通过强化学习对机械臂的运行策略进行训练，包括： 根据第一奖励函数、第二奖励函数、第三奖励函数生成第一控制模式奖励、第二控制模式奖励，第三控制模式奖励； 基于强化学习方法对第一控制模式奖励、第二控制模式奖励，第三控制模式奖励进行初步训练； 构建第一控制模式奖励、第二控制模式奖励，第三控制模式奖励之间的切换阈值； 根据所述切换阈值，对第一控制模式奖励、第二控制模式奖励，第三控制模式奖励进行整体训练，得到机械臂的运行策略； 所述切换阈值包括第一切换阈值和第二切换阈值；所述根据所述切换阈值，对第一控制模式奖励、第二控制模式奖励，第三控制模式奖励进行整体训练，得到机械臂的运行策略，包括： 从第一经验池、第二经验池和第三经验池按照预设比例采样训练数据； 以第一控制模式奖励为奖励函数，根据所述训练数据对深度Q网络模型的权重进行迭代； 对机械臂的当前状态进行实时判定； 在机械臂的当前状态满足第一切换阈值时，以第二控制模式奖励为奖励函数，根据所述训练数据对深度Q网络模型的权重进行迭代； 在机械臂的当前状态满足第二切换阈值时，以第三控制模式奖励为奖励函数，根据所述训练数据对深度Q网络模型的权重进行迭代； 在迭代次数达到预设次数，或损失函数收敛的情况下，完成整体训练，得到机械臂的运行策略。

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