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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种基于视觉与力感知的机器人擦拭动作策略学习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：CN118990504B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202411345828.0，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于视觉与力感知的机器人擦拭动作策略学习方法是由刘春芳;胡泽恺设计研发完成，并于2024-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉与力感知的机器人擦拭动作策略学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视觉与力感知的机器人擦拭动作策略学习方法，利用PPO算法构建机器人擦拭动作规划模型，PPO通过使用计算一定截断比例的方法限制策略更新的幅度，确保新策略不会偏离旧策略太远，从而在探索和利用之间找到平衡。这种设计有助于维持学习过程的稳定性和避免大幅度性能下降。本方法经过密集的仿真环境下的训练与奖励机制的不断调优，机械臂将逐步精炼其擦拭技能，不仅提升任务执行效率，还能在保证安全的前提下，灵活应对不同清洁需求。最后，将训练成熟的模型部署至实体机械臂上进行实地测试与微调，显著增强其在多样化的家居应用场景中的擦拭作业能力。

本发明授权一种基于视觉与力感知的机器人擦拭动作策略学习方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉与力感知的机器人擦拭动作策略学习方法，其特征在于，利用PPO算法构建机器人擦拭动作规划模型，PPO算法的裁切策略如下： ； 其中，t代表擦拭过程中的时间步；θ是PPO算法策略的参数，决定了擦拭过程中根据训练得到的策略下一步进行的行为；是新旧策略之比；是优势函数估计值，它衡量采取动作a相比平均情况的相对优势；ϵ是裁剪系数，用于限制策略变化幅度；Clip操作通过比较与限制范围的大小，将策略变化控制在一定范围之内，确保训练时既能有效探索策略空间，又能保持训练的稳定性和效率； 奖励函数部分会直接应用到优势函数的计算中；优势函数的计算为： ； 其中，表示在机械臂当前状态s下采取擦拭动作a后，预期累积奖励的总和；本次设计的奖励函数主要会应用在的计算中；则是状态s的价值，的值由价值网络对状态进行判断后生成；首先构建包含仿真环境以模拟机械臂作业实况，包括集成机械臂硬件状态监控、视觉数据处理以及力传感信息的即时反馈；随后，对收集到的多模态数据进行预处理，包括图像的灰度转换、尺寸调整及裁剪，以及力传感信号的归一化，以便于模型高效处理； 机器人面向家居场景擦拭任务，通过以下步骤实现任务规划与运动生成： 步骤1，在仿真环境下模拟现实环境；制定相应代码以复现真实环境中的互动情况；仿真实验采用两套程序，模拟实际条件并执行相关计算；计算板擦清除面积、作用力及力矩，并通过ROS的topic机制广播由擦除形成的多边形顶点及力学参数；擦除面积的计算流程包含多步几何分析：首先，利用平面方程求解两表面交线；随后，通过对板擦实施投影并分析交线与白板投影面的交点，形成一系列有序顶点描述擦除多边形；为解决板擦背向接近可能导致的误判，增设距离判断逻辑，确保仅在接触情形下计算阴影区域；通过体积侵入估算法模拟擦除力，并结合力臂计算得出力矩值，经由topic发布，以模拟六维力传感器输出，服务于PPO训练； 步骤2，设计实验环境；为训练出针对擦拭任务的通用模型，对强化学习进行设定； 步骤3，设计特征提取器；通过神经网络对环境状态进行整合、对特征进行提取； 步骤4，将训练好的模型应用到实际机械臂和现实环境中；在仿真环境中训练好的模型导入实际机械臂，应用现实环境再次进行训练；将仿真环境中达成效果的模型往实际环境中迁移，再次训练，得到在现实环境中也具备泛化能力的机械臂动作规划模型。

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