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龙图腾网获悉罗伯特·博世有限公司申请的专利用于训练机器人系统的操纵技能的方法和设备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：CN112720453B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202011164203.6，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权用于训练机器人系统的操纵技能的方法和设备是由M·布尔格;国萌设计研发完成，并于2020-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于训练机器人系统的操纵技能的方法和设备在说明书摘要公布了：用于训练机器人系统的操纵技能的方法和设备，所述方法包括以下步骤：接收关于将由机器人学习的技能的物理输入，特别是来自人类训练者的物理输入，其中物理输入包括机器人系统上的动觉演示集合；为所述技能模型确定任务参数集合，其中确定任务参数集合的步骤包括为所述任务参数集合的每个任务参数确定任务参数是否为附加任务参数——其与作为所述动觉演示的部分的对象相关，或者任务参数是否为自由任务参数——其与物理对象无关；从动觉演示集合中获得所述任务参数集合的每个任务参数的数据，以及利用所述任务参数集合和为每个任务参数获得的所述数据训练所述技能模型。

本发明授权用于训练机器人系统的操纵技能的方法和设备在权利要求书中公布了：1.一种训练用于对象300的操纵的机器人系统200的方法100，机器人系统200能够执行技能集合以操纵对象300，其中每个技能被学习为技能模型，所述技能模型是与TP-GMM任务参数化高斯混合模型相组合的TP-HSMM任务参数化隐半马尔可夫模型，所述方法包括以下步骤： 对于所述技能集合的每个技能： 接收110关于将由机器人学习的技能的来自人类训练者的物理输入，其中物理输入包括机器人系统200上的动觉演示集合； 为所述技能的所述技能模型确定120任务参数集合，其中确定120任务参数集合的步骤包括为所述任务参数集合的每个任务参数确定任务参数是否为附加任务参数——其与作为所述动觉演示的部分的对象300相关，或者任务参数是否为自由任务参数——其与物理对象无关，其中，在所述确定中，当所述技能为转变技能时，所述技能模型的任务参数集合中的至少一个被确定为自由任务参数，所述自由任务参数由用户明确设置并直接影响转变技能的结果； 从动觉演示集合中为所述任务参数集合的每个任务参数获得130数据，以及 利用所述任务参数集合和为每个任务参数获得的所述数据来训练140所述技能模型； 其中，所述技能集合包括至少一个核心技能和至少一项转变技能，每个核心技能都包含对象的期望最终状态，并且每个转变技能都是在演示期间自由选择对象的最终状态的技能；并且 其中，所述方法还包括： 确定技能的序列，所述序列包括所述至少一个核心技能和至少一个转变技能，所述序列用于操纵对象；以及 基于所述序列生成参考轨迹；并且 其中，所述方法还包括： 学习每个技能的前提条件模型，其中，所述前提条件模型由下式定义： 其中，μ1,o p,Σ1,o p是在初始时间1的高斯分布； 其中α是所述技能，Oa是与所述技能相关的对象的任务参数，Fa是所述技能的自由参数，TPa是所有任务参数，s是开始技能的机器人系统的当前状态，pF是自由任务参数的值，o是与所述技能相关的对象的任务参数或所述技能的自由参数，并且p是除o之外的任务参数之一。

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