南方电网人工智能科技有限公司陈元峰获国家专利权
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龙图腾网获悉南方电网人工智能科技有限公司申请的专利基于梯度稀疏化的机器人决策控制方法和机器人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：CN121157058B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511709124.1，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于梯度稀疏化的机器人决策控制方法和机器人是由陈元峰;黄永善;梁寿愚;黄晓进;张乐天;蔡卓骏;彭程威设计研发完成，并于2025-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于梯度稀疏化的机器人决策控制方法和机器人在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于梯度稀疏化的机器人决策控制方法和机器人。所述方法通过获取机器人的多模态传感器数据；基于预设的稀疏化策略，生成与多模态大模型的梯度矩阵对应的动态掩码；基于生成的动态掩码，筛选动态掩码的反向传播过程中的有效梯度；实时更新有效梯度对应的参数，并获取多模态大模型基于更新后的参数的输出；根据获得的多模态传感器数据和多模态大模型基于更新后的参数的输出，进行特征融合，生成包括环境状态、机器人本体状态和历史决策信息联合状态编码；根据确定的联合状态编码，并基于时序模型，生成包括机器人的动作序列、力控参数和路径规划动态决策指令，以使机器人可以基于生成的动态决策指令动作，从而实现机器人的决策控制。
本发明授权基于梯度稀疏化的机器人决策控制方法和机器人在权利要求书中公布了：1.一种基于梯度稀疏化的机器人决策控制方法，其特征在于，所述方法包括： 获取机器人的多模态传感器数据；其中，所述多模态传感器数据包括视觉图像、力触觉信号、惯性导航数据以及环境语义信息； 基于预设的稀疏化策略，生成与多模态大模型的梯度矩阵对应的动态掩码，所述多模态大模型为反映机器人决策的决策模型； 基于所述动态掩码，筛选所述动态掩码的反向传播过程中的有效梯度； 实时更新所述有效梯度对应的参数，并获取所述多模态大模型基于更新后的参数的输出； 根据所述多模态传感器数据和所述多模态大模型基于更新后的参数的输出，进行特征融合，生成联合状态编码；所述联合状态编码包括环境状态、机器人本体状态和历史决策信息； 根据所述联合状态编码，并基于时序模型，生成动态决策指令；其中，所述动态决策指令包括所述机器人的动作序列、力控参数和路径规划。
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