北京通用人工智能研究院张泽宇获国家专利权
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龙图腾网获悉北京通用人工智能研究院申请的专利控制参数生成方法、模型训练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：CN120010358B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510474392.3，技术领域涉及：G05B19/042；该发明授权控制参数生成方法、模型训练方法及装置是由张泽宇;焦子元设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本控制参数生成方法、模型训练方法及装置在说明书摘要公布了：本公开提供了一种控制参数生成方法、模型训练方法及装置，涉及人工智能技术领域。具体实现方案包括：利用随机噪声向量，对机器人的样本关节状态进行加噪处理，得到扰动关节状态；将与样本关节状态匹配的动作执行器的末端位姿参数作为约束条件，利用待训练的神经网络模型，确定与扰动关节状态匹配的预测噪声向量；基于预测噪声向量，对扰动关节状态进行去噪处理，得到预测关节状态；基于随机噪声向量和预测噪声向量，确定模型代价函数；根据模型代价函数，调节神经网络模型的模型参数，得到经训练的目标网络模型。
本发明授权控制参数生成方法、模型训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种控制参数生成的模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 利用随机噪声向量，对机器人的样本关节状态进行加噪处理，得到扰动关节状态，以及在所述机器人存在多个机械臂的情况下，利用待训练的神经网络模型中的多层感知机，学习所述多个机械臂之间的耦合约束关系； 将所述耦合约束关系和与所述样本关节状态匹配的动作执行器的末端位姿参数作为约束条件，利用所述神经网络模型，确定与所述扰动关节状态匹配的预测噪声向量； 基于所述预测噪声向量，对所述扰动关节状态进行去噪处理，得到预测关节状态； 基于所述随机噪声向量和所述预测噪声向量，确定模型代价函数； 根据所述模型代价函数，调节所述神经网络模型的模型参数，得到经训练的目标网络模型。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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