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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于强化学习的液压足式机器人跳跃控制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：CN121069800B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511624579.3，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种基于强化学习的液压足式机器人跳跃控制方法及系统是由纵怀志;姬鹏远;张军辉;刘津源;王丹丹;方李舟;魏齐飞;徐兵设计研发完成，并于2025-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的液压足式机器人跳跃控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及足式机器人控制领域，具体涉及一种基于强化学习的液压足式机器人跳跃控制方法及系统，包括：建立液压足式机器人底层控制框架；确定动作空间与观测空间，构建强化学习优化控制模型；确定奖励函数与域随机化参数，在训练环境中对强化学习模型训练至收敛；将训练后的策略网络模型部署到机器人样机，实时优化控制参数。本发明实施方式通过构建基于强化学习的液压足式机器人肢腿单元连续跳跃控制方法，实现了针对多个存在耦合关系的控制参数的动态寻优，在实现跳跃高度跟踪精度提升的同时，提升了足端落地柔顺性与控制鲁棒性。

本发明授权一种基于强化学习的液压足式机器人跳跃控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的液压足式机器人跳跃控制方法，其特征在于，所述方法包括： 1基于液压足式机器人肢腿单元运动方式，生成足端轨迹并进行运动跟踪； 2确定动作空间与观测空间，构建强化学习优化控制模型，所述观测空间为机器人肢 腿单元各个关节在每个时间步的实际运动角度与期望运动角度、机身在世界坐标系中的实 时位置、足端与地面的实时接触力；生成足端轨迹的动作空间为机器人轨迹生成器和运动 跟踪器的关键控制参数，对于轨迹生成器，选取起跳前足端的位置、到达最高点的时间和到达最高点时的速度作为动作输出参数；对于运动跟踪器，选取刚度系数和阻 尼系数作为动作输出参数，总动作空间，并根据工程经验限制 每个参数的输出范围； 3确定奖励函数与域随机化参数，在训练环境中对强化学习优化控制模型训练至收敛；具体为：建立液压足式机器人肢腿单元连续跳跃任务的奖励机制，奖励函数以接近目标跳跃高度、增强落地柔顺性、减少跟踪误差为目标进行设计，具体包括： 目标高度：在每次跳跃中，机器人被鼓励达到预设的目标高度，而低于目标和超过目标都会受到惩罚： 其中，代表预定义的机器人目标跳跃高度，为每次跳跃过程中机身的最大高度； 落地接触力：为减少机器人着陆时产生的较大冲击力，引入接触力指数，以鼓励机器 人提高着陆的柔顺性，较小的值表示着陆顺应性更好； 其中，和分别代表起飞和落地时足端与地面的最大接触力； 跟踪误差：惩罚机器人实际运动轨迹与期望轨迹的误差： 其中，和分别代表髋关节和膝关节的角度跟踪误差，和分别为髋关节和膝 关节的期望转动角度；为髋关节角度；为膝关节角度；奖励中的、、为权重系数； 任务奖励：若机器人单次跳跃高度与目标高度的差距小于目标范围，则视为完成任务，给予一次性的高奖励值： 其中，代表实际跳跃高度与目标高度的误差，是目标误差范围；综上，机器人定高 度跳跃任务的总奖励值表达式为： 4将训练后的策略网络模型部署到机器人，实时优化控制参数。

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