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龙图腾网获悉北京人形机器人创新中心有限公司申请的专利运动控制模型训练方法、运动控制方法、设备及介质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：CN119918573B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510405362.7，技术领域涉及：G06N3/008；该发明授权运动控制模型训练方法、运动控制方法、设备及介质是由赵文;张强;郭宜劼;韩刚;孙靖凯;孙成浩设计研发完成，并于2025-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本运动控制模型训练方法、运动控制方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种运动控制模型训练方法、运动控制方法、设备及介质，涉及人工智能技术领域。该方法包括：获取模拟仿真环境中的第一扫描点信息、第二扫描点信息以及第一感知信息；根据第一扫描点信息和第一感知信息，采用教师模型预测第一动作信息；根据第二扫描点信息和第一感知信息，采用学生模型基于新策略预测第二动作信息；根据第一动作信息和第二动作信息计算第一训练损失；根据第二动作信息和第三动作信息计算第二训练损失，第三动作信息为学生模型在前一训练轮次采用旧策略生成的动作信息；根据第一训练损失和第二训练损失，对学生模型的策略进行训练，得到目标机器人的运动控制模型。本申请可以提高运动控制模型在现实场景中的表现。

本发明授权运动控制模型训练方法、运动控制方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种用于人形机器人的运动控制模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取模拟仿真环境中的第一扫描点信息、第二扫描点信息以及目标机器人在所述模拟仿真环境中的第一感知信息，所述第二扫描点信息为在所述第一扫描点信息中添加噪声扫描点的信息； 根据所述第一扫描点信息和所述第一感知信息，采用预先训练的教师模型预测所述目标机器人在当前时刻的第一动作信息； 根据所述第二扫描点信息和所述第一感知信息，采用待训练的学生模型基于新策略预测所述目标机器人在所述当前时刻的第二动作信息，所述新策略为所述学生模型在当前训练轮次所采用的策略； 根据所述第一动作信息和所述第二动作信息计算第一训练损失，所述第一训练损失为蒸馏损失； 根据所述第二动作信息和第三动作信息计算第二训练损失，所述第三动作信息为所述学生模型在前一训练轮次采用旧策略生成的动作信息，所述第二训练损失为近端策略优化损失； 根据所述第一训练损失和所述第二训练损失，对所述学生模型的策略进行训练，得到目标机器人的运动控制模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京人形机器人创新中心有限公司，其通讯地址为：101100 北京市通州区北京经济技术开发区(通州)经海五路3号院13号楼6层610；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。