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龙图腾网恭喜人形机器人(上海)有限公司申请的专利机器人运动控制方法及设备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：CN119489450B 。

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：202510073211.6，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权机器人运动控制方法及设备是由刘宇飞;李泳耀;王露;彭东新;孔洁雨设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本机器人运动控制方法及设备在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种机器人运动控制方法及设备，该方法包括获取机器人的当前状态，当前状态包括机器人的当前位置和目标位置，将当前状态输入至运动控制模型，获得机器人所需执行的当前动作，运动控制模型是对强化学习模型进行多任务训练获得的，多任务训练包括路径规划任务训练，以及步态控制任务训练和平衡控制任务训练中的至少一个，控制机器人执行当前动作，若机器人执行完成当前动作后到达目标位置则完成当前运动任务。本申请实施例提供的方法，使得机器人在能够高效合理的规划路径的基础上也能够提高稳定性。

本发明授权机器人运动控制方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种机器人运动控制方法，其特征在于，包括：获取机器人的当前状态；所述当前状态包括所述机器人的当前位置和目标位置；将所述当前状态输入至运动控制模型，获得所述机器人所需执行的当前动作；所述运动控制模型是对强化学习模型进行多任务训练获得的；所述多任务训练包括路径规划任务训练、步态控制任务训练和平衡控制任务训练；基于初始策略函数和初始价值函数构建所述路径规划任务训练对应的第一强化学习模型；在获得训练后的第一强化学习模型后，将训练后的第一强化学习模型的策略函数和价值函数分别作为所述步态控制任务训练对应的第二强化学习模型的初始策略函数和初始价值函数；在获得训练后的第二强化学习模型后，将训练后的第二强化学习模型的策略函数和价值函数分别作为所述平衡控制任务训练对应的第三强化学习模型的初始策略函数和初始价值函数；在获得训练后的第三强化学习模型后，将训练后的第三强化学习模型的策略函数和价值函数分别作为第四强化学习模型的初始策略函数和初始价值函数，并根据所述第一强化学习模型的第一奖励函数、所述第二强化学习模型的第二奖励函数和所述第三强化学习模型的第三奖励函数确定所述第四强化学习模型对应的第四奖励函数；对所述第四强化学习模型进行训练，获得所述运动控制模型；控制所述机器人执行所述当前动作，若所述机器人执行完成当前动作后到达所述目标位置则完成当前运动任务。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人人形机器人(上海)有限公司，其通讯地址为：201210 上海市浦东新区自由贸易试验区芳春路400号1幢3层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。