北京智源人工智能研究院郝东林获国家专利权
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龙图腾网获悉北京智源人工智能研究院申请的专利机器人示教学习方法、系统及电子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：CN120409535B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510924300.7，技术领域涉及：G06N3/008；该发明授权机器人示教学习方法、系统及电子设备是由郝东林;潘腾飞设计研发完成，并于2025-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本机器人示教学习方法、系统及电子设备在说明书摘要公布了：本申请公开了机器人示教学习方法、系统及电子设备，属于机器人控制技术领域。该方法包括：对原始示教信号进行时间同步和去噪处理，获得第一示教信号，将所述第一示教信号输入至模态编码器，得到隐状态特征；基于所述隐状态特征进行线性加权，并通过非线性激活函数生成统一融合特征；基于所述统一融合特征，通过动态规划计算最小累计代价，确定对齐路径和阶段边界，基于所述对齐路径和阶段边界将所述统一融合特征切分成子任务；针对所述子任务，使用加权行为克隆损失进行模型优化，获得优化模型；采用自监督时序一致性损失对优化模型进行自监督学习。本申请提高了机器人示教学习的鲁棒性和准确性。
本发明授权机器人示教学习方法、系统及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种机器人示教学习方法，其特征在于，包括： 对原始示教信号进行时间同步和去噪处理，获得第一示教信号，将所述第一示教信号输入至模态编码器，得到隐状态特征； 基于所述隐状态特征进行线性加权，并通过非线性激活函数生成统一融合特征； 基于所述统一融合特征，通过动态规划计算最小累计代价，确定对齐路径和阶段边界，基于所述对齐路径和阶段边界将所述统一融合特征切分成子任务； 针对所述子任务，使用加权行为克隆损失进行训练模型优化，获得优化模型； 采用自监督时序一致性损失对优化模型进行自监督学习。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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