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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利基于模仿和逆强化学习的人形机器人步态控制方法及系统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：CN120524975B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202511026436.2，技术领域涉及：G06N3/008；该发明授权基于模仿和逆强化学习的人形机器人步态控制方法及系统是由吴许颖;邹勤;吕湘东设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于模仿和逆强化学习的人形机器人步态控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于模仿和逆强化学习的人形机器人步态控制方法及系统，采集人体或仿真机器人的行走数据构建高质量训练数据集，再通过图卷积结构，计算机器人和专家数据的相似性。基于任务目标设计多维度线性奖励函数，综合稳定性、步态周期性、轨迹相似性和能量效率四类指标，并通过权重分配实现多目标优化。采用神经网络构建策略模型，结合近端策略优化算法进行训练，利用策略比值裁剪技术约束更新幅度以提升学习稳定性。同时引入最大熵原理动态更新奖励函数，增强对专家策略的适应性。最后通过MuJoCo物理引擎进行仿真验证，实现高仿人步态的可视化分析与性能评估。本发明解决复杂动态环境中机器人步态自适应性和鲁棒性不足的问题。

本发明授权基于模仿和逆强化学习的人形机器人步态控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于模仿和逆强化学习的人形机器人步态控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，采集人类、仿真人形机器人行走节点和惯性数据并进行预处理，所述节点表示机器人的身体部位或关节； S2，将机器人的关节数据和人的关节数据各表示为图结构，图结构中，每个节点表示机器人或人的身体部位或关节，边则表示关节之间的连接关系；通过图卷积网络，计算步态的模仿相似性；同时计算机器人稳定性、步态周期性、能量效率；其中，计算步态模仿相似性包括： S2-1，将机器人的关节数据和人的关节数据各表示为图结构； S2-2，将IMU收集到传感器时序数据，根据时间片段剪裁，并按照人加速度数据G人、机器人加速度数据G机、人陀螺仪数据A人、机器人陀螺仪数据A机顺序拼接； S2-3，将S2-1中的图结构输入卷积层，输出特征向量； S2-4，将特征向量输入Transformer模型； S2-5，将S2-2拼接数据输入LSTM； S2-6，将Transformer模型和LSTM模型的输出进行拼接，再输入全连接层，得到拼接特征向量； S2-7，将拼接特征向量进行回归，得到机器人和人步态数据的相似性； S3，设计包括行走稳定性、步态周期性、模仿相似性及能量效率的奖励函数，所述奖励函数为线性奖励函数； S4，采用神经网络作为策略模型，输入机器人状态，输出步态控制动作； S5，初始化奖励函数； S6，使用PPO算法训练策略模型，将裁剪后的概率比值结合策略损失、价值函数损失和熵正则项构造优化目标，计算优化目标梯度并更新策略模型参数； S7，利用最大熵逆强化学习，更新奖励函数； S8，仿真验证步态控制策略的效果。

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