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龙图腾网恭喜北京航空航天大学申请的专利具身智能模型的运动规划的方法、训练方法以及系统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：CN119398105B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202510006079.7，技术领域涉及：G06N3/045；该发明授权具身智能模型的运动规划的方法、训练方法以及系统是由任磊;董家宝;刘帅设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本具身智能模型的运动规划的方法、训练方法以及系统在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种具身智能模型的运动规划的方法、训练方法以及系统，包括：获取具身智能初始模型；其中，具身智能初始模型包括：初始自然语言理解层、初始体外感知层、初始本体认知层、初始运动规划层、融合层；获取模型的训练集；其中，模型的训练集中包括至少一个训练样本；训练样本中包括自然语言子样本、体外感知子样本、本体认知子样本、运动规划子样本；其中，每一训练样本中的自然语言子样本、体外感知子样本、本体认知子样本、运动规划子样本一一对应；根据模型的训练集，对具身智能初始模型进行训练，得到具身智能模型。该方法用以达到提高基于训练得到的具身智能模型进行运动控制的准确性的效果。

本发明授权具身智能模型的运动规划的方法、训练方法以及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于运动规划的具身智能模型的训练方法，其特征在于，应用于具身智能服务器，所述方法包括：获取具身智能初始模型；其中，所述具身智能初始模型包括：初始自然语言理解层、初始体外感知层、初始本体认知层、初始运动规划层、融合层；所述融合层用于在模型训练过程中对其余层进行融合对齐；所述初始本体认知层用于在模型训练过程中对不同类型的具身智能终端进行认知；获取模型的训练集；其中，所述模型的训练集中包括至少一个训练样本；所述训练样本中包括自然语言子样本、体外感知子样本、本体认知子样本、运动规划子样本；其中，每一所述训练样本中的所述自然语言子样本、所述体外感知子样本、所述本体认知子样本、所述运动规划子样本一一对应；从所述训练集中提取一个训练样本，并根据所述训练样本和所述具身智能初始模型，得到所述具身智能初始模型中各层对应的损失值；针对所述具身智能初始模型除融合层外的其余每一层，根据所述层对应的损失值、所述融合层对应的损失值和预设的权重比例，确定所述层对应的综合损失值，并根据所述层对应的综合损失值，对所述层进行全局参数调整，以得到训练后的具身智能初始模型。

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