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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于显式预测反馈的四足机器人容错控制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：CN119148525B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411282573.8，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种基于显式预测反馈的四足机器人容错控制方法是由朱秋国;王谦实;吴俊设计研发完成，并于2024-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于显式预测反馈的四足机器人容错控制方法在说明书摘要公布了：针对现有方法无法获取一种有可解释性、可迁移性的蕴含机器人运动模型信息的表示，进而无法获得一个可迁移的机器人容错控制模型的问题，本发明提出了一种基于显式预测反馈的四足机器人容错控制方法，利用历史观测信息和当前动作显式预测下一时刻状态，在下一时刻利用观测真值得到预测误差。通过在运动策略的输入中引入蕴含机器人运动模型信息的预测误差，形成反馈结构，为运动网络提供对于运动模型和环境的感知能力，得到一种全新的无需显式判断损坏的有可迁移性、可解释性的高表现容错控制模型。

本发明授权一种基于显式预测反馈的四足机器人容错控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于显式预测反馈的四足机器人容错控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、搭建强化学习仿真训练环境，在仿真训练环境中搭建训练地形，并设计符合单关节失效任务的奖励函数； S2、设计单关节零力矩损失训练课程，在奖励函数中增加速度跟踪项，通过引入力矩蒙版矩阵与PD控制器输出的原力矩矩阵进行点乘，动态模拟关节故障；利用随机整数向量和独热编码生成随机标识矩阵，用于在训练过程中随机选择故障关节；在每次训练迭代中，根据速度跟踪奖励的反馈动态调整力矩蒙版矩阵； S3、搭建基于显式预测反馈的运动网络结构，通过扩展运动网络的输入维数，使得四足机器人能从输入数据中提升对运动模型变化的感知能力； S31、建立一个历史观测缓存，缓存最近一段时间的状态，作为提取机器人运动模型相关信息的来源； S32、取近几帧观测数据和当前动作作为输入，通过一个显式估计网络得到下一时刻状态显式预测值，从而得到蕴含运动模型信息的表示； S33、在下一时刻，使用当前观测减去上一时刻预测观测得到预测误差，再将预测误差与历史观测共同送入动作网络中获得当前时刻动作输出； S34、使用强化学习算法的损失训练动作网络，使用预测误差训练显式估计网络； S4、利用步骤S1搭建好的仿真训练环境和步骤S2设计的训练课程，基于强化学习对步骤S3扩展后的运动网络进行训练，将训练好的运动策略部署到四足机器人上。

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