东北大学佛山研究生创新学院马晓光获国家专利权
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龙图腾网获悉东北大学佛山研究生创新学院申请的专利一种基于意图理解与潜意识执行的机器人模仿学习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：CN119952726B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202510386966.1，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于意图理解与潜意识执行的机器人模仿学习方法是由马晓光;王志成;谢俊;谭建伟;林焕旭;鄢申浩设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于意图理解与潜意识执行的机器人模仿学习方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于意图理解与潜意识执行的机器人模仿学习方法，包括：收集多个机器人示范轨迹数据构成数据集，根据机器人示范轨迹数据计算意图影响量度；使用平滑滤波器对意图影响量度进行平滑处理，计算动态下采样频率，并对机器人示范轨迹数据进行下采样，生成意识轨迹数据集；建立基于深度学习的动作预测模型，利用意识轨迹数据集对深度学习的动作预测模型进行训练；将当前观测数据、传感器数据和动作数据输入到训练好的动作预测模型中，输出预测的未来动作序列，通过认知卸载机制和加权累积预测策略，进行下一时刻的执行动作的预测；将预测的下一时刻的执行动作反馈给机器人执行器，获取新的观测数据，重复上述步骤直到完成目标任务。
本发明授权一种基于意图理解与潜意识执行的机器人模仿学习方法在权利要求书中公布了：1.一种基于意图理解与潜意识执行的机器人模仿学习方法，其特征在于，包括： 步骤1：在实际环境中收集多个机器人示范轨迹数据构成数据集，并根据机器人示范轨迹数据计算意图影响量度； 步骤2：使用平滑滤波器对意图影响量度进行平滑处理，计算动态下采样频率，基于动态下采样频率对机器人示范轨迹数据进行下采样，生成意识轨迹数据集； 步骤3：建立基于深度学习的动作预测模型，利用意识轨迹数据集对深度学习的动作预测模型进行训练； 步骤4：在机器人动作执行阶段，将当前观测数据、传感器数据和动作数据通过步骤1和2处理后输入到训练好的动作预测模型中，输出预测的未来动作序列，通过认知卸载机制和加权累积预测策略，进行下一时刻的执行动作的预测； 步骤5：将预测的下一时刻的执行动作反馈给机器人执行器，获取新的观测数据，重复步骤4和5直到完成目标任务。
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