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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利基于关键点和模仿学习的动作预测方法、终端及存储介质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：CN119648747B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510162679.2，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权基于关键点和模仿学习的动作预测方法、终端及存储介质是由王钢;王树泽;孙健;梅云鹏;袁烨天;曹宏杰;刘文婕;李依霏;张博譞;陈杰设计研发完成，并于2025-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于关键点和模仿学习的动作预测方法、终端及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于关键点和模仿学习的动作预测方法、终端及存储介质，涉及具身智能技术领域。本发明将世界模型的思想与模仿学习结合，通过环境动力学预测模型学习到更符合环境上下文的场景表示，并通过训练后的轨迹预测模型预测关键点运动轨迹，以辅助动作头模块进行动作决策。本发明利用关键点运动轨迹作为辅助信息，可以有效提升智能体的决策准确性。首先关键点不会受到光照等环境变化的影响，即使物体被部分遮挡，剩余部分的关键点轨迹依然能够提供同样的信息，因此具有较好的鲁棒性。其次，关键点的运动轨迹与智能机械装置在三维空间中的运动轨迹存在确定的映射关系，因此能够使得神经网络更好的拟合智能机械装置的移动动作。

本发明授权基于关键点和模仿学习的动作预测方法、终端及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于关键点和模仿学习的动作预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取任务信息和智能机械装置的观测数据；所述观测数据包括若干相机视角的图像观测数据和所述智能机械装置的状态观测数据； 将所述任务信息和所述观测数据输入已训练的多任务模仿学习决策模型，得到所述智能机械装置的预测执行动作； 其中，所述多任务模仿学习决策模型包括： 编码模块，用于对所述任务信息和所述观测数据进行编码，根据编码数据生成若干语义单元，包括：通过语言编码器获取所述任务信息对应的语义单元；通过视觉编码器和SimNorm层获取所述图像观测数据对应的语义单元；其中，SimNorm层用于将编码向量分割为若干预设长度的片段，在每个片段中单独进行softmax操作，并重新拼接回来；通过状态编码器获取所述状态观测数据对应的语义单元； 世界模型，用于根据各所述语义单元，通过解码器和环境动力学预测模型生成预测状态序列，包括：基于全部所述语义单元，通过所述解码器生成重建观测数据；基于所述重建观测数据，通过所述环境动力学预测模型获知当前状态，并向后想象未来状态，循环生成未来若干时间步的预测状态，得到所述预测状态序列； 轨迹预测模型，用于根据所述预测状态序列生成预测关键点轨迹； 注意力模型，用于根据各所述语义单元生成隐向量；其中，所述隐向量用于反映环境和任务的整体信息； 动作头模块，用于根据所述预测关键点轨迹和所述隐向量，生成所述智能机械装置的预测执行动作； 所述多任务模仿学习决策模型的训练方法包括： 通过专家策略模块收集专家轨迹，根据所述专家轨迹建立专家数据集，使得所述多任务模仿学习决策模型通过模仿专家行为来学习多种任务；其中，每一专家数据包括历史观测数据、对应的专家策略动作以及对应的历史任务信息； 将所述编码模块、所述世界模型、所述注意力模型以及所述动作头模块作为策略模型； 通过所述专家数据集对所述策略模型和所述轨迹预测模型进行训练，并对所述策略模型和所述轨迹预测模型分别进行模型参数更新。

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