深圳逐际动力科技有限公司刘川博获国家专利权
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龙图腾网获悉深圳逐际动力科技有限公司申请的专利基于模仿学习的机器人运动控制策略网络训练方法、机器人运动控制方法、装置、设备、机器人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：CN121403422B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202512020857.0，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于模仿学习的机器人运动控制策略网络训练方法、机器人运动控制方法、装置、设备、机器人及存储介质是由刘川博设计研发完成，并于2025-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于模仿学习的机器人运动控制策略网络训练方法、机器人运动控制方法、装置、设备、机器人及存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种基于模仿学习的机器人运动控制策略网络训练方法、机器人运动控制方法、装置、设备、机器人及存储介质，涉及机器人技术领域。本公开通过风格奖励层维持动作拟人化特征的同时，创新性的采用了与地形无关的基于接触序列与生物力学约束函数的步态奖励层，进而将机器人与地面的交互状态纳入策略网络的优化目标，使得训练过程不再单纯追求视觉上的动作复现，而是显式地约束了动作生成过程中的生物力学特性。在生成的运动轨迹中内嵌了物理鲁棒性，显著缩小了仿真环境与真实物理环境之间的动力学偏差，有效消除了因非物理性动作导致的脚底打滑和步频失稳现象，提升控制策略在真机部署时的稳定性与安全性。
本发明授权基于模仿学习的机器人运动控制策略网络训练方法、机器人运动控制方法、装置、设备、机器人及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于模仿学习的机器人运动控制策略网络训练方法，其特征在于，包括： 利用风格奖励层接收参考人类动作数据与运动控制策略网络输出的动作数据，并基于两者的特征差异输出第一奖励项； 利用步态奖励层接收所述运动控制策略网络输出的动作数据以及所述动作数据对应的接触序列数据，通过基于生物力学设计的约束函数计算第二奖励项； 基于所述第一奖励项与第二奖励项生成综合奖励项，并利用所述综合奖励项更新运动控制策略网络的参数，以对所述运动控制策略网络进行训练。
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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。
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