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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种用于机器人作业技能连续演化的智能体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：CN120921405B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202511451229.1，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种用于机器人作业技能连续演化的智能体方法及系统是由孙干;丛杨;何瑶;梁文奇;刘晨曦设计研发完成，并于2025-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于机器人作业技能连续演化的智能体方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种用于机器人作业技能连续演化的智能体方法及系统，包括技能共享语义渲染模块、技能共享表示蒸馏模块和技能特定进化规划器，针对机器人在实际场景中适应新序列任务时，面临的3D场景表示和人类任务学习等长期挑战，本发明可从技能共享和技能特定属性中，不断学习新的3D场景语义与机器人操作技能；其中，技能共享语义渲染模块和技能共享表示蒸馏模块，借神经辐射场与视觉基础模型有效学习3D场景语义，解决3D场景表示忽略问题，并使用技能特定进化规划器通过潜在和低秩空间解耦技能知识，持续嵌入新的技能特定知识。本发明还设计机器人操作基准，实验表明该方法在机器人操作任务中性能显著提升。

本发明授权一种用于机器人作业技能连续演化的智能体方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于机器人作业技能连续演化的智能体方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、将环境中的2D语义信息转移到3D空间，得到3D场景语义特征；所述2D语义信息包括RGB-D图像与描述任务的语言指令； S2、将3D场景语义特征输入技能共享表示蒸馏模块输出对齐后的体素表示与关键帧预测中间结果；包括以下步骤： 将当前多模态关键帧输入学生模型，通过学生模型的编码器处理3D场景语义特征，得到当前任务的3D体素表示，并调用Q函数头生成关键帧预测中间结果，关键帧预测中间结果包含离散平移、旋转、抓手开合及避碰的概率分布；其中将当前任务的感知器模型作为学生模型； 将相同的当前多模态关键帧输入教师模型，提取教师模型输出的软标签，其中将历史任务训练完成的感知器模型作为教师模型； 引入温度参数通过softmax函数对软标签与学生模型的关键帧预测中间结果进行概率校准，并计算软标签与学生模型的关键帧预测中间结果的KL散度作为蒸馏损失，其中softmax函数确保仅对历史任务关键帧优化，强制学生模型的体素表示在语义空间与教师模型对齐； 将蒸馏损失与交叉熵损失、神经辐射场模型的损失构成总损失更新学生模型参数，收敛后输出对齐后的体素表示与优化后的关键帧预测中间结果； S3、基于步骤2输出的对齐后体素表示与关键帧预测中间结果，通过技能特定进化规划器进行技能特定知识学习，输出技能特定潜在特征与适配后的体素特征；具体包括： 先通过自适应语言知识库确定当前技能编码，基于技能编码，在动态技能特定潜在空间中提取潜在特征，在低秩空间中通过LoRA层对步骤S2的体素表示进行技能特定参数适配，解耦技能共享与技能特定知识，输出技能特定潜在特征与适配后的体素特征； S4、将步骤S2对齐后的体素表示、步骤S3输出的技能特定潜在特征与适配后的体素特征进行拼接，拼接后的特征融合，得到综合特征； S5、将综合特征输入Q函数头，结合语义嵌入向量预测机器人的离散平移、旋转、抓手开合及避碰动作参数，输出动作预测结果； S6、根据步骤S5的动作预测结果，控制机器人执行移动、抓取、放置动作，完成指定作业任务。

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