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龙图腾网获悉国网智能科技股份有限公司申请的专利四足机器人强化学习步态优化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：CN120370711B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510854706.2，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权四足机器人强化学习步态优化方法及系统是由孟健;李阳;李岩;郝玉振;陈腾;荣学文;李彬;周静宜;柴岳华;肖鹏;董旭;杨尚伟;刘继志;赵玉良设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本四足机器人强化学习步态优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于机器人控制技术领域，提供了四足机器人强化学习步态优化方法及系统，其技术方案为获取机器人运动的姿态数据和运动速度数据；基于机器人的运动速度判断机器人的移动方向，结合运动的姿态数据分别计算机器人在不同移动方向进行转弯时的期望角度，结合机器人在不同移动方向进行转弯时的期望角度和仿真环境中的相应角度，计算得到姿态角奖励函数；比较四足机器人的行进速度和设定速度范围之间的关系，根据不同匹配得到对应的步态奖励函数；将姿态角奖励函数和步态奖励函数引入强化学习训练，得到优化后的机器人运动控制方案。从而引导机器人得到更精准和符合实际的运动策略。

本发明授权四足机器人强化学习步态优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.四足机器人强化学习步态优化方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取机器人运动的姿态数据和运动速度数据； 基于机器人的运动速度判断机器人的移动方向，结合运动的姿态数据分别计算机器人在不同移动方向进行转弯时的期望角度，结合机器人在不同移动方向进行转弯时的期望角度和仿真环境中的相应角度，计算得到姿态角奖励函数； ， 其中，为仿真环境反馈的横滚角，为仿真环境反馈的俯仰角，为期望横滚角，为期望俯仰角，为奖励惩罚函数，负值表示惩罚，于是反馈的角度越接近期望角度，则惩罚越少； 比较四足机器人的行进速度和设定速度范围之间的关系，根据不同匹配得到对应的步态奖励函数； 通过计算各脚的抬脚、落脚时间差，量化评估当前步态与Trot、Crawl和Gallop步态的相似度，实现在不同速度时，对特定步态的定向奖励和筛选； 将姿态角奖励函数和步态奖励函数引入强化学习训练，得到优化后的机器人运动控制方案。

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