深圳大学黄畅昕获国家专利权
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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利机器人技能学习方法、装置、设备及存储介质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：CN119647552B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411521330.5，技术领域涉及：G06N3/092；该发明授权机器人技能学习方法、装置、设备及存储介质是由黄畅昕;梁骏阳;常艳彬设计研发完成，并于2024-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本机器人技能学习方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明适用机器人运动控制技术领域，提供了一种机器人技能学习方法，该方法包括：根据学习提示信息，利用大语言模型生成辅助奖励组件函数，根据由学习提示信息中的若干奖励组件函数和辅助奖励组件函数构成的奖励组件函数集合构建多分支价值网络，基于各价值分支的权重系数，利用多分支价值网络对策略网络进行迭代式的策略训练，直至策略网络的目标函数收敛，利用策略网络对机器人技能学习进行指导，从而通过结合大语言模型的智能决策能力和多分支价值网络的细粒度反馈，提高强化学习中的策略学习效率和整体性能，确保策略优化过程中能够适应不同的技能习得需求，能应对不同的环境以及复杂的机器人任务，提升了任务执行的准确性、精度以及效率。
本发明授权机器人技能学习方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种机器人技能学习方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤： 基于预设的学习提示信息，利用大语言模型生成辅助奖励组件函数，由所述学习提示信息中的若干奖励组件函数和所述辅助奖励组件函数构成奖励组件函数集合； 根据所述奖励组件函数集合构建多分支价值网络，其中，所述多分支价值网络中的每个价值分支与所述奖励组件函数集合中的每个奖励组件函数一一对应； 基于各所述价值分支的权重系数，利用所述多分支价值网络对策略网络进行迭代式的策略训练，直至所述策略网络的目标函数收敛； 利用训练结束得到的所述策略网络对机器人技能学习进行指导。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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