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龙图腾网获悉深圳安纳赫科技有限公司申请的专利多机器人协作焊接的分布式强化学习控制方法及系统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：CN120170759B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510664248.6，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权多机器人协作焊接的分布式强化学习控制方法及系统是由况永强设计研发完成，并于2025-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本多机器人协作焊接的分布式强化学习控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智能焊接技术领域，特别是涉及多机器人协作焊接的分布式强化学习控制方法及系统，每个焊接机器人利用局部视觉传感器采集全局坐标系下的视觉测量信息，并结合自传感器获取的机器人状态信息，形成自身观测信息，这些信息输入到各自配备的Actor‑Critic网络中，执行Actor‑Critic算法，生成控制动作，实现焊接作业，机器人间的视觉测量信息通过5G通信网络共享，增强协作效率，Actor‑Critic网络以交叉熵损失函数为目标，以动作值的二范数为约束条件进行训练，目标网络采用软更新算法，提高参数更新效率，这种分布式强化学习架构消除了中央控制瓶颈，增强了系统的鲁棒性和可靠性。

本发明授权多机器人协作焊接的分布式强化学习控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.多机器人协作焊接的分布式强化学习控制方法，其特征在于，包括： 获取多机器人协作焊接系统中各焊接机器人的局部视觉传感器采集的全局坐标系下的视觉测量信息，以及各焊接机器人自传感器获取的机器人状态信息； 每个焊接机器人将获取的视觉测量信息和机器人状态信息组合形成自身观测信息，将所述自身观测信息输入到各自配备的Actor-Critic网络中执行Actor-Critic算法，得到各焊接机器人的动作值； 基于所述各焊接机器人的动作值，生成各焊接机器人的控制动作，并执行所述控制动作实现焊接作业； 各焊接机器人将自身局部视觉传感器获得的全局坐标系下的视觉测量信息通过5G通信网络反馈至其他焊接机器人的Actor-Critic网络中； 所述Actor-Critic网络在训练过程中以交叉熵损失函数为目标函数，以当前策略输出的动作值与目标动作值的二范数作为训练的约束条件执行训练； 所述Actor-Critic网络的目标网络采用软更新算法进行参数更新。

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