深圳逐际动力科技有限公司韩文武获国家专利权
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龙图腾网获悉深圳逐际动力科技有限公司申请的专利机器人离地状态检测模型训练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：CN120503217B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202511006980.0，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权机器人离地状态检测模型训练方法及装置是由韩文武;吕秀林设计研发完成，并于2025-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本机器人离地状态检测模型训练方法及装置在说明书摘要公布了：本公开提供了一种机器人离地状态检测模型训练方法及装置，涉及传感器及机器人技术领域。该方法包括：在训练环境中通过对机器人分别施加竖向外力和横向外力以获取两类训练样本数据，将训练样本数据中的模拟运动感知数据输入至待训练神经网络模型，得到预测的机器人离地状态以及类别。最终根据模型预测结果与真实标签构建联合损失函数，并以此优化神经网络参数，从而训练得到可同时判断离地状态与离地类别的检测模型。本公开可以实现机器人离地状态与离地类别的联合识别，进而支撑机器人在多种离地场景中的快速判断与响应决策。
本发明授权机器人离地状态检测模型训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种机器人离地状态检测模型训练方法，其特征在于，包括： 在训练环境中，向机器人施加竖向外力以获取第一训练样本数据；其中，所述第一训练样本数据包括模拟运动感知数据以及第一类别机器人离地状态； 在训练环境中，向机器人施加横向外力以获取第二训练样本数据；其中，所述第二训练样本数据包括模拟运动感知数据以及第二类别机器人离地状态； 将所述模拟运动感知数据输入至待训练神经网络模型，以使所述待训练神经网络模型输出预测的机器人离地状态以及类别； 根据预测的机器人离地状态和类别以及各所述训练样本数据中的机器人离地状态和类别计算联合损失，并根据所述联合损失更新所述待训练神经网络模型以得到机器人离地状态检测模型。
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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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