武汉大学王泉德获国家专利权
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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利基于动态势能奖励的机器人控制强化学习方法及装置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：CN119748437B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202411822006.7，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于动态势能奖励的机器人控制强化学习方法及装置是由王泉德;黄兴盛;王君豪;马恩培设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于动态势能奖励的机器人控制强化学习方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及计算机科学技术领域，特别涉及一种基于动态势能奖励的机器人控制强化学习方法及装置，其中，方法包括：获取机器人的机器人信息和初始状态信息；基于机器人信息和初始状态信息，对机器人进行至少一轮的机器人控制交互，在每轮控制交互中，基于机器人的控制指令和状态信息，计算机器人的基于动态势能构造的密集奖励值；结合基于动态势能构造的密集奖励值和控制交互过程生成的训练数据训练机器人的初始控制策略神经网络，以得到最终控制策略神经网络。由此，解决了相关技术中，势能函数是固定的，导致整个训练过程中每个状态获得的奖励是确定的，进而限制了策略探索，无法对机器人进行复杂的控制等问题。
本发明授权基于动态势能奖励的机器人控制强化学习方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于动态势能奖励的机器人控制强化学习方法，其特征在于，应用于模型训练阶段，其中，所述方法包括以下步骤： 获取机器人的机器人信息和初始状态信息； 基于所述机器人信息和所述初始状态信息，对所述机器人进行至少一轮的机器人控制交互，在每轮控制交互中，基于所述机器人的控制指令和状态信息，计算所述机器人的基于动态势能构造的密集奖励值； 结合所述基于动态势能构造的密集奖励值和所述控制交互过程生成的训练数据训练所述机器人的初始控制策略神经网络，以得到最终控制策略神经网络。
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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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