清华大学深圳国际研究生院王学谦获国家专利权
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龙图腾网获悉清华大学深圳国际研究生院申请的专利延迟环境下基于无延迟数据训练的机器人遥操作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：CN121157063B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202511718720.6，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权延迟环境下基于无延迟数据训练的机器人遥操作控制方法是由王学谦;夏博;谭俊波;田宪儒;李志恒;常永哲设计研发完成，并于2025-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本延迟环境下基于无延迟数据训练的机器人遥操作控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种延迟环境下基于无延迟数据训练的机器人遥操作控制方法，包括以下步骤：S1：采集机器人在无延迟环境下执行任务得到的离线数据集，离线数据集包括多条轨迹，每条轨迹包括状态序列、动作序列及奖励序列；S2：对离线数据集中的状态序列与动作序列进行重构，生成适用于延迟环境的信息状态序列；S3：对信息状态序列进行状态估计，得到预测状态序列；S4：基于信息状态序列与预测状态序列，采用离线强化学习算法训练策略模型，策略模型用于在延迟环境下基于预测状态序列输出控制机器人的动作指令；S5：在延迟环境下采用训练后的策略模型控制机器人执行遥操作任务。本发明实现了机器人遥操作在延迟环境下的安全、高效与可靠控制。
本发明授权延迟环境下基于无延迟数据训练的机器人遥操作控制方法在权利要求书中公布了：1.一种延迟环境下基于无延迟数据训练的机器人遥操作控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：采集机器人在无延迟环境下执行任务得到的离线数据集，所述离线数据集包括多条轨迹，每条轨迹包括状态序列、动作序列及奖励序列； S2：对所述离线数据集中的状态序列与动作序列进行重构，生成适用于延迟环境的信息状态序列； S3：对所述信息状态序列进行状态估计，得到预测状态序列； S4：基于所述信息状态序列与所述预测状态序列，采用离线强化学习算法训练策略模型，所述策略模型用于在延迟环境下基于所述预测状态序列输出控制机器人的动作指令； S5：在延迟环境下采用训练后的所述策略模型控制机器人执行遥操作任务； 其中，步骤S2中具体包括：将所述离线数据集中当前时刻的状态与之前若干时刻的动作序列组合，形成适用于延迟环境的信息状态序列。
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