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龙图腾网获悉中国科学院沈阳自动化研究所申请的专利面向多阶段连续任务的人形机器人轨迹增强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：CN121061910B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511631464.7，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权面向多阶段连续任务的人形机器人轨迹增强方法及系统是由刘禹;马富裕;请求不公布姓名;兰大鹏;李栋;曾鹏设计研发完成，并于2025-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向多阶段连续任务的人形机器人轨迹增强方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提出面向多阶段连续任务的人形机器人轨迹增强方法及系统，属于机器人智能控制与模仿学习建模领域，其中方法包括：将拼接轨迹以及实时图像序列输入到预训练的改进的条件变分自编码器模型中，得到人形机器人的预测轨迹，其中预训练的改进的条件变分自编码器模型，包括：构建具有注意力机制的编码器，将条件变分自编码器的潜在空间分为多个层次，层次式潜在空间的每一层具有潜在变量，采用图像潜在变量的均值及方差刻画层次式潜在空间的每一层的特征，并采用损失函数优化每一层的图像潜在变量的均值及方差，针对长时间、多阶段、高动态变化的模仿学习，本申请的方法提高了预测精度，解决了训练不稳定及关键细节表达缺失的问题。

本发明授权面向多阶段连续任务的人形机器人轨迹增强方法及系统在权利要求书中公布了：1.面向多阶段连续任务的人形机器人轨迹增强方法，其特征在于，包括： 步骤S1：获取多阶段连续任务的人形机器人的实时轨迹以及实时图像序列； 步骤S2：对实时轨迹提取关键特征，并对关键特征进行傅里叶编码，将编码后的关键特征与原始轨迹进行拼接，得到拼接轨迹； 步骤S3：将拼接轨迹以及实时图像序列输入到预训练的改进的条件变分自编码器模型中，得到人形机器人的预测轨迹，其中所述预训练的改进的条件变分自编码器模型，构建过程包括：构建具有注意力机制的编码器，将条件变分自编码器的潜在空间分为多个层次，得到层次式潜在空间，层次式潜在空间的每一层具有图像特征编码后的潜在变量以及频域轨迹编码后的潜在变量，采用图像潜在变量的均值以及图像潜在变量的方差刻画层次式潜在空间的每一层的特征，并采用重构误差和联合正则项构建损失函数，所述损失函数用于优化每一层的图像潜在变量的均值以及图像潜在变量的方差； 所述损失函数为重构误差与联合正则项之和；所述重构误差为人形机器人的初始预测轨迹与真实轨迹之间的差异； 所述联合正则项，用于约束潜变量的分布，计算式如下： ； 其中，为联合正则项，为标准正态分布，为Kullback-Leibler散度，用于衡量联合分布与标准正态分布之间的差异，为联合分布； 所述联合分布，计算式如下： ； 其中，为联合分布，N为高斯分布，为图像特征编码后的潜在变量，图像特征在潜在空间的编码，频域轨迹编码后的潜在变量，为图像潜在变量的均值，为图像潜在变量的方差，为人形机器人的初始预测轨迹与真实轨迹之间的差异，为频域轨迹之间差异的方差，为学习的参数，通过训练调整联合分布的尺度。

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中国科学院沈阳自动化研究所，其通讯地址为：110016 辽宁省沈阳市沈河区南塔街114号；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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