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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种面向紧密物理交互的机器人仿人行为规划与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：CN119077734B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202411316401.8，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种面向紧密物理交互的机器人仿人行为规划与控制方法是由周艳敏;闫铮;王成金;王志鹏;何斌设计研发完成，并于2024-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向紧密物理交互的机器人仿人行为规划与控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种面向紧密物理交互的机器人仿人行为规划与控制方法，包括如下步骤：步骤S1，通过动作捕捉获取机器人与人类紧密交互的演示数据；步骤S2，基于演示数据，利用先验知识和聚类分析，得到多个人类行为模式类别；步骤S3，基于人类行为模式类别，通过对演示数据进行分段和标定，得到多组包括类行为模式标签的运动原语序列并构建层次性有向图，通过训练得到机器人行为规划器；步骤S4，构建目标轨迹和动作空间之间的动态一致的映射模型，基于映射模型和规划器，实现机器人仿人行为规划与控制。与现有技术相比，本发明包含了机器人仿人行为实现的全流程，可以有效提升机器人执行紧密物理交互任务的效率，同时具有可解释性等优点。

本发明授权一种面向紧密物理交互的机器人仿人行为规划与控制方法在权利要求书中公布了：1.一种面向紧密物理交互的机器人仿人行为规划与控制方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1，通过动作捕捉获取机器人与人类紧密交互的演示数据； 步骤S2，基于所述演示数据，利用先验知识和聚类分析，得到多个人类行为模式类别； 步骤S3，基于所述人类行为模式类别，通过对所述演示数据进行分段和标定，得到多组包括类行为模式标签的运动原语序列并构建层次性有向图，通过训练得到机器人行为规划器； 步骤S4，构建目标轨迹和动作空间之间的动态一致的映射模型，基于所述映射模型和所述规划器，实现机器人仿人行为规划与控制， 所述的步骤S2中，利用先验知识和聚类分析，得到多个人类行为模式类别的过程包括如下步骤： 步骤S201，基于所述演示数据，通过基于密度的聚类分析，得到聚类结果； 步骤S202，基于所述聚类结果以及预先得到的先验知识，得到人类紧密物理交互行为中的关键属性，构建人类行为模式类别， 所述的步骤S202包括： 步骤S2021，基于预先获取的交叉学科文献得到先验知识； 步骤S2022，基于所述先验知识和所述聚类结果，得到人类紧密物理交互行为中的关键属性，其中，所述关键属性包括松紧程度、拥抱和双臂协作风格； 步骤S2023，基于所述关键属性，根据胸部是否接触、大臂延展方向和双臂受力方向将拥抱动作划分为多个人类行为模式类别， 所述的步骤S3中，层次性有向图构建为： ， 其中，S表示目标拥抱动作，V是有向图中的与节点或者或节点，R表示从父节点α到其子节点β的自顶向下的产生式规则，P表示每个产生式规则相关的概率，σ是语法定义的行为规划序列， 所述的步骤S3中，通过训练得到机器人行为规划器的过程包括： 使用双臂的关节空间作为状态空间，以各个节点之间的概率P为学习对象，以时间差异的方式的Q学习规则来学习运动原语空间和状态空间的关联，并按照后验概率通过结构自动蒸馏恢复语法结构，得到机器人行为规划器， 所述的演示数据包括多个年龄段参与者在多个预设场景中多个角色的拥抱行为动作捕捉数据，其中，所述预设场景包括社交场合、亲密关系、情绪表达和运动功能，所述角色包括发起者和接受者， 利用惯性传感和光学传感数据结合计算获取每个关节的角度和速度的实时观测数据。

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