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龙图腾网获悉江南大学申请的专利一种基于遥操作的移动抓取机器人模仿学习训练方法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：CN118721181B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202410677033.3，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于遥操作的移动抓取机器人模仿学习训练方法是由宋智功;黄嘉昕;沈健设计研发完成，并于2024-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于遥操作的移动抓取机器人模仿学习训练方法在说明书摘要公布了：本发明涉及机器人控制技术领域，公开了一种基于遥操作的移动抓取机器人模仿学习训练方法，包括如下步骤：通过遥控设备控制移动抓取机械人进行任务操作；重复任务操作次数不少于50次，采集任务操作过程中的多模态数据，构建人类专家演示数据集；针对人类专家演示数据集通过路径点提取预处理算法进行处理；对处理后的数据集进行模仿学习训练；观察并判断模仿学习训练过程的损失值是否收敛；部署算法使移动抓取机械人实现人类演示的动作复现。本发明通过结合多模态数据融合技术，收集来自IMU、单目相机、深度相机和雷达等多种传感器的数据，增加了数据集的多样性和信息量，引入了路径点提取算法来进一步优化数据集，显著提高了数据的有效性和质量。

本发明授权一种基于遥操作的移动抓取机器人模仿学习训练方法在权利要求书中公布了：1.一种基于遥操作的移动抓取机器人模仿学习训练方法，其特征在于：包括如下步骤， 通过遥控设备控制移动抓取机械人进行任务操作； 重复任务操作次数不少于50次，采集任务操作过程中的多模态数据，构建人类专家演示数据集； 针对人类专家演示数据集通过路径点提取预处理算法进行处理， 所述构建人类专家演示数据集，采用多模态数据融合算法，包括将单目相机获取的机械臂末端图像与被抓取物体的图像信息、IMU测量得到的机械臂末端的加速度、角速度和四元数数据、深度相机通过测量光线与物体表面的相互作用获得每个位置点的深度值，以及雷达获取的线束信息；在处理后，共同作为条件变分自编码器的条件输入，进而通过Transformer进行编码处理，形成专家演示动作序列； 所述多模态数据包括通过IMU、单目相机、深度相机、雷达采集移动抓取机械人获得的图像信息、运动信息和空间信息， 所述针对人类专家演示数据集通过路径点提取预处理算法进行处理，包括如下处理步骤： 将专家演示动作序列分解成路径点； 采用动态规划算法选取路径点，结合线性插值方法来逼近轨迹，确保按照设定的误差阈值挑选出最优且数量最少的路径点子集； 整合选取的路径点，复现专家演示的轨迹； 通过行为克隆算法预测下一个路径点，并得到训练数据集， 所述将专家演示动作序列分解成路径点，其包括定义一个目标来评估给定路径点序列的重建轨迹的质量，对于人类专家演示，将本体感受器的序列定义表示为： 其中，τ表示本体感受器的序列，x表示专家轨迹中的本体感觉信息序列，τ表示专家演示的轨迹，j表示索引专家演示的轨迹中的单个本体感觉信息； 表示路径点，表示为： 其中，ωi＝0,…,L表示路径点本体感觉信息； 通过在路径点之间进行插值来重建近似轨迹为衡量路径点序列与真实轨迹的近似程度，给出重建损失定义为原始轨迹中任一状态距离重建轨迹的最大距离，表示为： 其中，l表示距离函数，minl表示本体感觉状态到插值轨迹的最短距离，x表示专家演示轨迹τ中的本体感觉信息序列，表示重建轨迹中的本体感觉信息序列； 可视化损失在真实轨迹中汇总本体感受器的投影误差， 所述采用动态规划选择路径点的条件表示为： 其中，表示最小化所选路径点数量，表示轨迹，η表示误差预算，表示重建损失； 寻找τp的最短子序列，使重建损失小于η； 对于轨迹段，在端点之间进行线性插值，重建损失小于η，端点作为路径点返回； 对于端点之间的每个中间状态，在中间状态将轨迹分成两个段，或者递归地找到每个段的最短子序列； 在两个轨迹段的路径点合并时，选择导致最短子序列的中间状态，并返回合并后的路径点， 所述专家演示的轨迹表示为： τ＝{o0,x0,…,oT,xT} 其中，T表示专家演示的总时间，oi、xii＝0,…,表示在时间点i的观察和状态信息； 选择的路径点表示为： 其中，ωii＝0，…，L表示路径点，tii＝0，…，L表示τ中的时间索引； 对处理后的数据集进行模仿学习训练； 观察并判断模仿学习训练过程的损失值是否收敛； 部署算法使移动抓取机械人实现人类演示的动作复现。

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江南大学，其通讯地址为：214000 江苏省无锡市梁溪区通沙路898号南楼七层；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”。

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