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龙图腾网获悉浙江理工大学申请的专利一种任务驱动的通用机器人智能控制方法及系统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：CN120395912B 。

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：202510912917.7，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种任务驱动的通用机器人智能控制方法及系统是由陈刚;李宗函;王天一;魏松海;张祎旸;武传宇设计研发完成，并于2025-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种任务驱动的通用机器人智能控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种任务驱动的通用机器人智能控制方法及系统。本发明通过技能元构建技能库，使得训练机器人在执行任务时无需面对庞大的数据集，只需要训练少量数据形成技能元，有助于减少数据需求，提高任务成功率，保持高性能的同时显著降低了数据成本；同时，技能生成器，技能仲裁器的加入使得这些技能元拥有更好的精细度和通用性，允许跨不同场景和任务的重用，实现机器人的在泛化场景下的复杂任务的完成。

本发明授权一种任务驱动的通用机器人智能控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种任务驱动的通用机器人智能控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建机器人初始技能库； 所述的机器人初始技能库中技能元为：根据所学习的技能动作，把动作切分为能表示完成一件任务的离散动作，然后将相似的离散动作分组并定义为技能元； 初始技能库中技能元的构建通过两种方式： 第一种：在构建只涉及单物体交互的技能元时，通过数据驱动模拟仿真端到端训练的方式，完成技能元学习； 第二种：在需要构建涉及多物体与多物体交互的技能元时，通过人类先验加自主环境交互两个阶段完成学习技能元，具体操作如下： 首先进行人类先验阶段：通过动捕遥操作、VR遥操作收集专家示教轨迹数据库，训练初步策略网络，建立基础动作行为模式； 初步策略网络通过以下进行定义，其中，是整个网络训练空间，是观测状态，是动作，是初始状态分布，是依赖于系统动态的未知的转移概率，为奖励函数同时编码任务； 其次进入自主环境交互阶段：机器人在环境交互中优化策略，通过奖励函数提升性能，不断地收集在实际环境中产生的数据，并将其加入到训练数据中，从而能够适应实际环境中的状态分布，优化基础动作行为模式，最终完成学习技能元； 机器人通过任务解码器将复杂任务分解为子任务；采用机器人感知-语言-规划模型作为任务解析器； 在得到子任务时，机器人结合初始技能库对子任务完成执行，机器人通过将预定义的技能元按任务需求动态组合与参数化适配，实现复杂任务的模块化执行； 当技能库中技能元存在缺失，无法完成子任务时，通过技能生成器生成新技能元； 通过结合生成的新技能元完成子任务的执行，同时通过技能仲裁器判断该技能元是否加入技能库； 若新生成技能元通过技能仲裁器仲裁，则将其加入技能库中；若新生成技能元未通过技能仲裁器仲裁，则将其遗忘。

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