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龙图腾网恭喜中国科学技术大学申请的专利一种基于带感知深度强化学习的四足机器人运动控制方法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：CN119668297B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202510144639.5，技术领域涉及：G05D1/622；该发明授权一种基于带感知深度强化学习的四足机器人运动控制方法是由阚震;钱唐钰;秦家虎设计研发完成，并于2025-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于带感知深度强化学习的四足机器人运动控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于带感知深度强化学习的四足机器人运动控制方法，将四足机器人速度跟踪优化目标改进为点到点的距离最小化优化目标，并与三维环境感知网络结合；三维环境感知网络使用多层、多分辨率的环境扫描信息作为特权信息输入到教师策略网络，根据基于位置的多目标奖励机制计算损失，对教师策略网络进行优化；使用四足机器人机载的深度信息作为学生网络的输入，使用模仿学习的方式训练自适应模块和学生网络；根据四足机器人在九种不同的参数化地形中的表现，计算地形完成分数，根据所得分数提升地形难度或降低地形难度。上述方法具有更强的运动能力，能使四足机器人在各种困难地形中完成跑酷越障任务，且计算复杂度低、受误差影响小。

本发明授权一种基于带感知深度强化学习的四足机器人运动控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于带感知深度强化学习的四足机器人运动控制方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1、将四足机器人速度跟踪优化目标改进为点到点的距离最小化优化目标，并与三维环境感知网络结合，提升四足机器人的跑酷越障能力；步骤2、所述三维环境感知网络使用多层、多分辨率的环境扫描信息作为特权信息输入到教师策略网络，根据基于位置的多目标奖励机制计算损失，对教师策略网络进行优化；步骤3、所述三维环境感知网络使用四足机器人机载的深度信息作为学生网络的输入，使用模仿学习的方式训练自适应模块和学生网络，能使四足机器人仅使用机载摄像头对环境进行精确感知；步骤4、根据四足机器人在九种不同的参数化地形中的表现，计算地形完成分数，根据所得分数提升地形难度或降低地形难度，实现对四足机器人的运动控制；在步骤4中，为了训练四足机器人在不同地形上的越障能力，总共创建了九种参数化地形，将每种地形分成十种难度；通过将障碍物的高度或间距定义为难度的比例值，实现对不同地形难度的精确量化；通过课程学习的方式调节四足机器人学习任务的复杂程度，课程学习的步骤如下：1）初始化，设置所有四足机器人平均分布在九种不同地形上，九种地形分为乱石堆、崎岖地面、斜坡、楼梯、梅花桩、隧道、高台、裂缝和独木桥；每种不同地形分为十种难度，一开始先将四足机器人置于最简单的难度，即平地上；2）采样，运行教师策略网络，根据当前观测，输出预测动作，产生一系列的轨迹；3）评估与更新，计算四足机器人在当前地形下沿着指令移动的实际距离；如果实际移动的距离超过指令移动距离的百分之八十，视为任务完成，则提升四足机器人所在地形的难度，直到达到最高难度后再将四足机器人置于随机难度的地形上；如果实际移动距离低于指令移动距离的百分之六十，视为任务失败，则降低四足机器人所在地形的难度，直到达到最易难度。

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