深圳逐际动力科技有限公司谈冰然获国家专利权
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龙图腾网获悉深圳逐际动力科技有限公司申请的专利基于深度强化学习的双轮足机器人停留控制模型训练方法及装置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：CN121165501B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511697402.6，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于深度强化学习的双轮足机器人停留控制模型训练方法及装置是由谈冰然设计研发完成，并于2025-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度强化学习的双轮足机器人停留控制模型训练方法及装置在说明书摘要公布了：本公开提供了一种基于深度强化学习的双轮足机器人停留控制模型训练方法及装置，涉及传感器及机器人技术领域。该方法包括：在每一控制周期内，获取双轮足机器人的轮足关节的当前位置值；计算轮足关节在当前控制周期与上一控制周期之间的关节位置差值；在控制目标为零速停留的条件下，将轮足关节位置差值作为观测量，构建用于训练控制策略网络的输入数据；将控制策略网络输出的轮足关节的目标位置差值与实际位置差值进行比较，计算轮足关节的控制力矩，并结合控制力矩与仿真环境的交互结果更新控制策略网络的参数。本公开能够有效避免轮子打滑累积误差，实现双轮足机器人零速停留的稳定控制。
本发明授权基于深度强化学习的双轮足机器人停留控制模型训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的双轮足机器人停留控制模型训练方法，其特征在于，包括： 在每一控制周期内，获取双轮足机器人的轮足关节的当前位置值； 计算所述轮足关节在当前控制周期与上一控制周期之间的关节位置差值； 在控制目标为零速停留的条件下，将所述关节位置差值作为观测量，构建用于训练控制策略网络的输入数据； 将所述控制策略网络输出的轮足关节的目标位置差值与实际位置差值进行比较，计算所述轮足关节的控制力矩，并结合所述轮足关节的控制力矩与仿真环境的交互结果更新所述控制策略网络的参数。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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