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龙图腾网恭喜北京科技大学申请的专利一种用于机器人控制的非线性状态表征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：CN118192260B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2024-09-17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：202410463960.5，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种用于机器人控制的非线性状态表征学习方法及装置是由苏子翰;邹尧;吴江设计研发完成，并于2024-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于机器人控制的非线性状态表征学习方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及机器人控制技术领域，特别是指一种用于机器人控制的非线性状态表征学习方法及装置。一种用于机器人控制的非线性状态表征学习方法包括：通过环境传感器进行信息采集，获得环境信息；对环境信息构建马尔科夫决策器；基于马尔科夫决策器进行数据收集，获得经验样本以及任务反馈信息；根据经验样本以及任务反馈信息的样本权重进行优化降维处理，获得优化马尔科夫状态量；基于相对熵策略搜索方法，根据优化马尔科夫状态量，对马尔科夫决策器进行迭代优化，获得优化马尔科夫决策器；获取在线环境信息；通过所述优化马尔科夫决策器进行动作决策。本发明是一种基于主成分分析的有效克服机器人控制的非线性状态表征学习方法。

本发明授权一种用于机器人控制的非线性状态表征学习方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种用于机器人控制的非线性状态表征学习方法，其特征在于，所述方法包括：通过环境传感器进行信息采集，获得环境信息；对所述环境信息进行降维映射，获得马尔科夫状态量；根据所述马尔科夫状态量构建马尔科夫决策器；根据所述马尔科夫状态量，基于所述马尔科夫决策器进行数据收集，获得经验样本以及任务反馈信息；基于相对熵策略搜索方法，根据所述经验样本以及任务反馈信息进行计算，得到样本权重；基于预设的核函数，根据所述经验样本以及所述样本权重进行优化降维处理，获得优化马尔科夫状态量；基于相对熵策略搜索方法，根据所述优化马尔科夫状态量，对所述马尔科夫决策器进行迭代优化，获得优化马尔科夫决策器；获取在线环境信息；根据在线环境信息，基于所述优化马尔科夫决策器进行动作决策。

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