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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于模仿学习和强化学习的双足机器人运动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：CN116400717B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202310312817.1，技术领域涉及：G05D1/49；该发明授权一种基于模仿学习和强化学习的双足机器人运动控制方法是由高峻峣;张袁熙;陈学超;余张国;杜沂东;黄强设计研发完成，并于2023-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模仿学习和强化学习的双足机器人运动控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于模仿学习和强化学习的双足机器人运动控制方法，将仿真环境中双足机器人状态观测值、上一周期期望动作和命令编码输入神经网络B，输出并记录下一周期期望动作，并将其拼接成轨迹，计算拼接轨迹与抽取轨迹的容忍值，确定对神经网络B输出进行量化评价的综合奖励是进行增益还是折损，然后用于神经网络B的优化直至收敛，将此时的控制方法用于实际环境中的双足机器人，控制其完成指定的运动；其中神经网络B继承神经网络A的权重参数，神经网络A由使双足机器人稳定运动的启发式轨迹和参考轨迹组成进行训练，启发式轨迹通过对参考轨迹进行启发式处理得到。本发明能够使双足机器人在产生合理运动的能力范围内进行充分的运动探索。

本发明授权一种基于模仿学习和强化学习的双足机器人运动控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模仿学习和强化学习的双足机器人运动控制方法，其特征在于： 对双足机器人的关节轨迹进行规划，得到若干条关节空间参考轨迹，然后对所述关节空间参考轨迹进行启发式处理，得到启发式轨迹，通过计算启发式轨迹与关节空间参考轨迹的容忍值tolerance1，并与阈值E1进行比较，若tolerance1≤E1，则仿真环境中的双足机器人基于启发式轨迹进行探索运动，若tolerance1＞E1，则仿真环境中的机器人基于关节空间参考轨迹进行运动；能够使双足机器人完成运动且不会发生倾覆的启发式轨迹和关节空间参考轨迹组成粗样本对，用于训练神经网络A； 获取仿真环境中的双足机器人的状态观测值，与上一周期的期望动作、命令编码进行向量合并，输入神经网络B，输出并记录双足机器人下一周期的期望动作；将下一周期的期望动作拼接成轨迹，计算其与所述粗样本对中抽取轨迹的容忍值tolerance2，并与设定的阈值E2进行比较，若tolerance2≤E2，则对综合奖励进行增益，若tolerance2＞E2，则对综合奖励R进行折损；然后将综合奖励用于该周期的神经网络B优化，直至神经网络B收敛，将此时的控制方法用于实际环境中的双足机器人，控制双足机器人完成指定的运动； 所述神经网络B继承了神经网络A的权重参数。

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