中山大学高庆获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉中山大学申请的专利基于混合感知非线性模型预测控制的机器人模仿学习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：CN120244988B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202510615618.7，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于混合感知非线性模型预测控制的机器人模仿学习方法及装置是由高庆;成先锋;张涵博;陈广宇设计研发完成，并于2025-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于混合感知非线性模型预测控制的机器人模仿学习方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了基于混合感知非线性模型预测控制的机器人模仿学习方法及装置，该方法包括：采集外界感知图片序列以及本体感知信息序列，得到第一数据集；根据预设置的视野长度，对第一数据集进行采样；对采样数据集中的本体感知信息序列进行静态运动学编码以及动态时空编码处理，得到第二数据集；构造复合损失函数；将第二数据集输入到预测模型中，通过非线性模型预测控制算法，输出预测序列；根据预测序列，机器人执行动作，完成模仿学习任务；根据复合损失函数，对预测模型进行更新，并返回采集外界感知图片序列以及本体感知信息序列，得到第一数据集的步骤。本发明能够提高推理速度和模仿学习任务准确率，可以广泛应用于机器人模仿学习技术领域。
本发明授权基于混合感知非线性模型预测控制的机器人模仿学习方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于混合感知非线性模型预测控制的机器人模仿学习方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集外界感知图片序列以及本体感知信息序列，得到第一数据集； 根据预设置的视野长度，对所述第一数据集进行采样，得到采样数据集； 对所述采样数据集中的所述本体感知信息序列进行静态运动学编码以及动态时空编码处理，得到第二数据集； 构造复合损失函数； 将所述第二数据集输入到预测模型中，通过非线性模型预测控制算法，输出预测序列； 根据所述预测序列，机器人执行动作，完成模仿学习任务； 根据所述复合损失函数，对所述预测模型进行更新，并返回采集外界感知图片序列以及本体感知信息序列，得到第一数据集的步骤。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中山大学，其通讯地址为：510275 广东省广州市新港西路135号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
以上内容由龙图腾AI智能生成。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号
请提出您的宝贵建议，有机会获取IP积分或其他奖励