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龙图腾网获悉深圳市人工智能与机器人研究院申请的专利一种机器人控制方法、装置、电子设备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：CN119238499B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411309410.4，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种机器人控制方法、装置、电子设备及存储介质是由张建国;玄曜铭;于霖坤;任峰;龙昱丞;丁宁设计研发完成，并于2024-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机器人控制方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种机器人控制方法、装置、电子设备及存储介质，涉及机器人技术与人工智能技术领域，其中，所述方法包括：获取机器人的目标任务以及对应的性能指标，根据机器人的目标任务以及对应的性能指标得到状态数据、动作数据和奖励函数，通过物理引擎构建虚拟环境，根据机器人的目标任务以及对应的性能指标设计机器人的结构，获取机器人的状态参数，通过Transformer网络、强化学习算法和对角高斯策略根据机器人的状态参数和虚拟环境的环境状态信息得到控制指令，通过控制指令控制机器人运动。本发明实现了对机器人高效、精准的控制，解决了现有技术存在的效率低下，智能化水平和通用性差，且难以结合机器人自身结构信息做出反应的问题。

本发明授权一种机器人控制方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种机器人控制方法，其特征在于，所述方法包括： 获取机器人的目标任务以及对应的性能指标；所述目标任务包括路径规划、物体抓取和避障；所述性能指标包括精度、速度和稳定性； 根据所述机器人的目标任务以及对应的性能指标得到状态数据、动作数据和奖励函数，通过物理引擎构建虚拟环境； 根据所述机器人的目标任务以及对应的性能指标设计所述机器人的结构，获取所述机器人的状态参数；所述结构包括连杆和关节； 通过Transformer网络、强化学习算法和对角高斯策略根据所述机器人的状态参数和所述虚拟环境的环境状态信息得到控制指令，通过所述控制指令控制所述机器人运动； 所述根据所述机器人的目标任务以及对应的性能指标得到状态数据、动作数据和奖励函数，包括： 根据所述机器人的目标任务以及对应的性能指标确定关键变量、控制指令和奖励函数；将所述关键变量组织为状态向量作为状态数据，将所述控制指令编码为动作向量作为动作数据；所述关键变量包括位置、速度、加速度、姿态；所述控制指令包括关节的旋转角度、速度和力矩； 所述通过Transformer网络、强化学习算法和对角高斯策略根据所述机器人的状态参数和所述虚拟环境的环境状态信息得到控制指令，包括： 将所述状态参数和环境状态信息输入所述Transformer网络，得到对角高斯分布的均值和对数标准差；根据所述对角高斯分布的均值和对数标准差得到控制指令，控制所述机器人执行所述控制指令得到运动结果和奖励信息；通过强化学习算法根据所述运动结果和奖励信息优化所述Transformer网络的参数； 所述控制所述机器人执行所述控制指令得到运动结果，包括： 根据所述运动结果计算所述机器人中两个元部件在结构上的最小距离，根据所述最小距离得到运动结果；所述最小距离用于评估所述Transformer网络是否能够捕获机器人结构。

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