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龙图腾网获悉伽利略(天津)技术有限公司申请的专利一种四足机器人行走控制器训练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：CN120722765B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202511236080.5，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种四足机器人行走控制器训练方法及系统是由张昂;李震;陈鹏武;刘宝明;杨凯设计研发完成，并于2025-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种四足机器人行走控制器训练方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种四足机器人行走控制器训练方法及系统，属于机器人控制技术领域，具体包括：采集多种四足机器人在各类行走场景下的运动数据，提取其中与行走控制相关的共性特征，将共性特征存入共性特征库；基于共性特征库，对现有特定四足机器人训练的自适应行走控制器进行解析，将控制器中的控制参数与控制策略进行分离；针对不同四足机器人的本体特性差异，选取关键的本体特性参数，建立控制参数映射模型；以共性特征库中的共性特征和分离出的控制策略为基础，构建控制策略迁移模型；将通过控制参数映射模型生成的新四足机器人的控制参数初值，与经过控制策略迁移模型适配后的控制策略进行整合，形成针对该新四足机器人的行走控制器。

本发明授权一种四足机器人行走控制器训练方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种四足机器人行走控制器训练方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：采集多种四足机器人在各类行走场景下的运动数据，提取其中与行走控制相关的共性特征，包括步态周期特征、关节运动轨迹特征、身体姿态平衡特征，并将共性特征存入共性特征库； S2：基于共性特征库，对现有特定四足机器人训练的自适应行走控制器进行解析，将控制器中的控制参数与控制策略进行分离； S3：针对不同四足机器人的本体特性差异，选取关键的本体特性参数，包括腿部长度、重量、电机扭矩，通过分析关键的本体特性参数与控制参数之间的对应关系，建立控制参数映射模型； S4：以共性特征库中的共性特征和分离出的控制策略为基础，构建控制策略迁移模型，并利用多种四足机器人的行走数据对控制策略迁移模型进行训练； 所述构建控制策略迁移模型的方式为： 构建策略特征编码模块，将共性特征库中的步态周期特征、关节运动轨迹特征、身体姿态平衡特征转换为固定维度的特征矩阵；搭建策略逻辑转换层，采用门控循环单元结构，输入为分离出的控制策略逻辑表达式的符号化序列；设置本体特性调制层，接收腿部长度、重量、电机扭矩参数并生成调制系数；构建策略输出解码层，将处理后的信号转换为可执行的控制策略指令集，各模块按数据流向依次连接形成完整控制策略迁移模型架构； 所述并利用多种四足机器人的行走数据对控制策略迁移模型进行训练的过程为： 制备训练数据集时，采集多种四足机器人在平整地面、斜坡、阶梯场景下的行走数据，提取每条数据对应的共性特征矩阵、本体特性参数及实际执行的控制策略指令集，设计联合损失函数，通过编辑距离构建策略逻辑偏差损失项、用余弦相似度构建共性特征一致性损失项，按1:1权重相加形成联合损失函数；执行分阶段训练，先以训练数据集中的平整地面场景数据用梯度下降算法训练，迭代次数为预设基础次数，再加入斜坡和阶梯场景数据继续训练，迭代次数为基础次数的一半，每迭代一次用验证数据集计算损失值并记录模型参数；进行模型适配性微调，选取验证数据集中损失值最小的模型参数为初始参数，针对每种机器人样本单独微调，输入其本体特性参数和共性特征矩阵，以输出与实际控制策略指令集的偏差为微调损失，通过单次迭代更新本体特性调制层参数，完成模型训练； S5：将通过控制参数映射模型生成的新四足机器人的控制参数初值，与经过控制策略迁移模型适配后的控制策略进行整合，形成针对该新四足机器人的行走控制器。

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