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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种机器人动作生成模型训练方法和动作生成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：CN119526414B 。

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：202411871795.3，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种机器人动作生成模型训练方法和动作生成方法是由何斌;赵容锋;朱忠攀;周艳敏;王志鹏;蒋烁设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机器人动作生成模型训练方法和动作生成方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种机器人动作生成模型训练方法和动作生成方法，模型训练步骤包括：构建汽车线束操作数据集，并提取人体姿态；基于所述的数据集和人体姿态构建指令集；预训练运动分词器；获取文本‑动作词汇表；基于所述的数据集、指令集和文本‑动作词汇表预训练语言模型；构建操作数据集，基于操作数据集对预训练后的语言模型进行微调，完成训练。所述的生成方法利用经过模型训练方法训练好的模型输出人形动作序列，并将人形动作序列重定向于机器人上完成机器人动作生成。与现有技术相比，本发明提高了生成模型的泛用性，还可生成更符合汽车线束操作的机器人动作，提高了机器人操作汽车线束的灵活性。

本发明授权一种机器人动作生成模型训练方法和动作生成方法在权利要求书中公布了：1.一种机器人动作生成模型训练方法，其特征在于，所述的机器人动作生成模型包括运动分词器、语言模型模块和词汇表整合模块，步骤包括： 布置汽车线束操作场景，并收集工人操作线束时的动作数据集和文本数据集，动作数据集和文本数据集统称为数据集，基于所述的动作数据集提取人体姿态； 基于所述的文本数据集、动作数据集和人体姿态构建指令集，所述的指令集的数据类型包括语言模型的功能描述、功能标签、功能类别、输入和输出； 获取所述的语言模型模块中的文本词汇表，基于所述的文本词汇表以及动作数据集预训练所述的运动分词器，并生成包含动作语义的文本词汇表以及动作词汇表；所述的运动分词器的预训练方法包括：随机选取所述的动作数据集中多个动作序列作为训练集；将所述的动作序列表示为，其中F表示F帧动作序列，i表示第i个动作序列，x表示动作；将动作序列离散为预设长度的动作离散词元，其中，t表示离散词元中的单个数据；i表示离散词元中的第i个数据；f表示预设长度且，l表示采样时间；将所述的动作离散词元解码为动作序列，其中，D表示动作解码器，E表示动作编码器，并基于解码得到的动作序列与动作序列计算损失；基于所述的损失优化所述的运动分词器； 基于所述的语言模型模块中的文本词汇表、包含动作语义的文本词汇表以及动作词汇表，利用所述的词汇表整合模块进行整合得到文本‑动作词汇表； 基于所述的数据集、指令集和文本‑动作词汇表预训练语言模型； 构建包括人类汽车线束布线、线束端子插接和线束缠绕操作数据的操作数据集，基于所述的操作数据集对预训练后的语言模型进行微调，完成训练。

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