中国科学院计算机网络信息中心单桂华获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院计算机网络信息中心申请的专利基于关键帧的强化学习模型的诊断方法、装置及设备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：CN116797980B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310905465.0，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于关键帧的强化学习模型的诊断方法、装置及设备是由单桂华;王杨;李观设计研发完成，并于2023-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于关键帧的强化学习模型的诊断方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于关键帧的强化学习模型的诊断方法、装置及设备，涉及机器人强化学习技术领域，包括获取第一信息；获取第二信息；在所述第二信息中搜索各个所述步骤输出的Q值中的最小Q值；根据所述第二信息计算所有所述步骤的平均Q值；分别计算由所述最小Q值对应的所述步骤开始往前的各个所述步骤输出的Q值与所述平均Q值的差值，得到差值集合；在所述差值集合中搜索最小差值，所述最小差值对应步骤输出的Q值为最接近Q值，根据所述最接近Q值对应的时刻在所述第一信息中找到对应的关键帧，根据所述关键帧诊断所述机器人的故障原因。本发明消除了机器人在强化学习模型训练过程中的不确定性，提高了故障诊断效率。
本发明授权基于关键帧的强化学习模型的诊断方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于关键帧的强化学习模型的诊断方法，其特征在于，包括： 获取第一信息，所述第一信息包括机器人出现故障的一轮强化学习模型训练的训练视频，所述强化学习模型为基于AC框架的强化学习模型； 获取第二信息，所述第二信息包括一轮所述强化学习模型训练中各个步骤输出的Q值； 在所述第二信息中搜索各个所述步骤输出的Q值中的最小Q值； 根据所述第二信息计算所有所述步骤的平均Q值； 分别计算由所述最小Q值对应的所述步骤开始往前的各个所述步骤输出的Q值与所述平均Q值的差值，得到差值集合； 在所述差值集合中搜索最小差值，所述最小差值对应步骤输出的Q值为最接近Q值，根据所述最接近Q值对应的时刻在所述第一信息中找到对应的关键帧，根据所述关键帧诊断所述机器人的故障原因。
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