深圳逐际动力科技有限公司王宇舟获国家专利权
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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深度强化学习的人形机器人原地动作控制策略网络训练方法、装置、设备、机器人及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：CN121424414B 。
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：202512043277.3，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于深度强化学习的人形机器人原地动作控制策略网络训练方法、装置、设备、机器人及介质是由王宇舟设计研发完成，并于2025-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度强化学习的人形机器人原地动作控制策略网络训练方法、装置、设备、机器人及介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种基于深度强化学习的机器人原地动作控制策略网络训练方法、装置、设备、机器人及介质，涉及机器人技术领域。包括：构造用于控制人形机器人身体高度的第一输入、用于控制线速度的第二输入、用于控制角速度的第三输入及用于指示训练任务类型的第四输入；将第一输入设为随机值、将第二输入和第三输入设为零以及将第四输入设为原地任务，并执行第一训练任务；将第一输入、将第二输入和第三输入设为固定值以及将第四输入设为行走任务，并执行第二训练任务；根据第一训练任务以及第二训练任务中输出的动作策略以及分别对应的奖励函数子项，更新原地动作控制策略网络。本公开避免了因训练时过度依赖抑制性约束造成的动作输出抖动问题。
本发明授权基于深度强化学习的人形机器人原地动作控制策略网络训练方法、装置、设备、机器人及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的人形机器人原地动作控制策略网络训练方法，其特征在于，所述方法包括： 构造用于控制人形机器人身体高度的第一输入、用于控制线速度的第二输入、用于控制角速度的第三输入以及用于指示训练任务类型的第四输入； 将所述第一输入设为随机值、将所述第二输入和所述第三输入设为零以及将所述第四输入设为原地任务，并输入至原地动作控制策略网络执行第一训练任务； 将所述第一输入设为固定值、将所述第二输入和所述第三输入设为固定值以及将所述第四输入设为行走任务，并输入至所述原地动作控制策略网络执行第二训练任务； 根据所述第一训练任务以及所述第二训练任务中输出的动作策略以及所述原地任务和所述行走任务分别对应的奖励函数子项，更新所述原地动作控制策略网络。
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