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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种基于物理感知深度学习的布料仿真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：CN118940596B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202410957177.4，技术领域涉及：G06F30/25；该发明授权一种基于物理感知深度学习的布料仿真方法及装置是由李天行;王海琪;朱青;石睿设计研发完成，并于2024-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物理感知深度学习的布料仿真方法及装置在说明书摘要公布了：本文提供了一种基于物理感知深度学习的布料仿真方法及装置，方法包括：获取蒙皮的3D人物模型的运动动作参数；将运动动作参数通过解耦描述符转换成静态描述符和动态描述符；通过编码器分别对静态描述符和动态描述符进行编码处理，得到静态潜在变量和动态潜在变量，并进行相加，得到编码后的特征向量；通过解码器对特征向量进行解码处理，得到3D人物模型的局部布料的变形状态；通过基于物理仿真的损失函数对网络模型进行训练，使得网络学习满足布料和人体的物理约束，并输出布料状态的预测结果。本文旨在利用基于物理仿真的损失函数，使网络学习满足布料和人体的物理约束，实现对布料动态的准确预测。

本发明授权一种基于物理感知深度学习的布料仿真方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于物理感知深度学习的布料仿真方法，其特征在于，所述方法包括： 获取蒙皮的3D人物模型的运动动作参数； 将所述运动动作参数通过解耦描述符转换成静态描述符和动态描述符，具体为： 将各个关节之间的角度通过三维空间中的正交矩阵映射，得到本地静态描述符，表示为：gGS[ri,1,ri,2,ri,3]＝[ri,1,ri,2]，其中ri,1,ri,2,ri,3为列向量，映射gGS为三维旋转矩阵转换为低维矩阵的表示空间过程； 建立指向重力未偏移方向的单位向量，得到全局静态描述符，表示为： 其中，其中是第j个关节的单位向量，Rj是对应全局关节方向的旋转矩阵，g是重力向量，|g|是重力向量的模； 将本地静态描述符和全局静态描述符连接起来，得到每个关节的静态描述符，表示为：其中，αstatic为第i个关节的静态描述符； 根据每个关节的静态描述符和每个关节的位置信息，确定每个关节的动态描述符，表示为：其中，为第i个关节的动态描述符；分别是静态描述符的一阶导数，是关节在局部空间中的加速度； 通过编码器分别对所述静态描述符和所述动态描述符进行编码处理，得到静态潜在变量和动态潜在变量，并对所述静态潜在变量和动态潜在变量进行相加，得到编码后的特征向量； 通过解码器对所述特征向量进行解码处理，得到所述3D人物模型的局部布料的变形状态； 通过基于物理仿真的损失函数对网络模型进行训练，使得网络学习满足布料和人体的物理约束，并输出布料状态的预测结果。

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