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龙图腾网恭喜中联重科股份有限公司申请的专利基于DDPG算法的臂架动作模型训练方法、臂架动作推荐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：CN115972203B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202211605716.5，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于DDPG算法的臂架动作模型训练方法、臂架动作推荐方法是由何雨暘;谭智仁;于晓颖;皮皓杰;武鸿;韦金松设计研发完成，并于2022-12-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于DDPG算法的臂架动作模型训练方法、臂架动作推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于DDPG算法的臂架动作模型训练方法、臂架动作推荐方法，训练方法包括：创建Actor网络与Critic网络；通过Actor网络与环境进行互动，确定臂架在第一状态采取第一动作到达的第二状态及所得到的奖励值，奖励值使用的预设奖惩策略包括关联于臂架目标姿态、臂架动作节臂数量中至少一项的奖惩机制；将第一状态、第一动作、奖励值及第二状态存储于训练数据库；对Actor网络、Critic网络进行训练，得到训练后的臂架动作模型。通过这种方式，本申请基于DDPG算法训练臂架动作模型，且训练时使用关联于臂架的姿态、位置、动作节臂数量等运动参数的奖惩机制，能够使模型应用于推荐臂架动作，以满足臂架合理运动和或达到期望状态的需求。

本发明授权基于DDPG算法的臂架动作模型训练方法、臂架动作推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于DDPG算法的臂架动作模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：创建初始的臂架动作模型，所述臂架动作模型包括Actor网络与Critic网络；通过所述Actor网络与环境进行互动，确定所述臂架在第一状态采取第一动作到达的第二状态及所得到的奖励值，其中，所述奖励值根据预设奖惩策略确定，所述预设奖惩策略包括关联于臂架目标姿态、臂架动作节臂数量中至少一项的奖惩机制；将互动所获得的所述第一状态、所述第一动作、所述奖励值及所述第二状态作为训练数据，存储于训练数据库；基于所述训练数据库中的训练数据，对所述Actor网络、所述Critic网络进行训练，得到训练后的臂架动作模型；所述预设奖惩策略包括关联于臂架目标姿态与臂架动作节臂数量的奖惩机制，还包括关联于臂架末端目标位置的奖惩机制，所述通过所述Actor网络与环境进行互动，确定所述臂架在第一状态采取第一动作到达的第二状态及所得到的奖励值，包括：通过所述Actor网络与环境进行互动，确定所述臂架在第一状态采取第一动作到达的第二状态；根据所述第二状态确定所述臂架的末端位置，获取所述臂架的末端位置与所述臂架末端目标位置之间的距离值；根据所述第二状态确定所述臂架的姿态；根据所述第一动作确定所述臂架动作节臂数量；根据所述预设奖惩策略确定奖励值，所述预设奖惩策略为： 其中，reward为所述奖励值；r为初始值；r1为臂架末端位置关联的奖惩值，根据臂架的末端位置与臂架末端目标位置之间的距离值是否在预设范围内确定；r2为臂架姿态关联的奖惩值，根据臂架的姿态与臂架目标姿态是否近似确定；r3为臂架动作节臂数量关联的奖惩值，在所述距离值在预设范围之内且所述臂架的姿态与所述臂架目标姿态近似时，根据所述臂架动作节臂数量确定。

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