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龙图腾网获悉上海算模算样科技有限公司申请的专利一种基于情节记忆的机器人训练系统和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：CN120996093B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511122805.8，技术领域涉及：G06N3/0442；该发明授权一种基于情节记忆的机器人训练系统和方法是由朱文辉设计研发完成，并于2025-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于情节记忆的机器人训练系统和方法在说明书摘要公布了：人工智能和机器人学习技术领域的一种基于情节记忆的机器人训练系统和方法，解决现有机器人训练方法缺乏有效记忆调度体系、经验价值量化机制不智能、多模态信息融合能力不足等问题。系统包括感知模块、多模态统一记忆编码器、递进式记忆调度体系、多维价值量化评判机制、智能化经验分层调度器、多模态统一编码检索器、策略生成模块、执行模块和异常检测模块。多模态统一记忆编码器采用分层降维的Transformer架构，将RGB图像、深度图像、力觉传感器数据和关节角度信息融合为576维统一特征向量；递进式记忆调度体系包括工作记忆、短期记忆和长期记忆三层结构；多维价值量化评判机制基于奖励评估、新颖性评估和不确定性评估对经验进行量化评分。

本发明授权一种基于情节记忆的机器人训练系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种基于情节记忆的机器人训练系统，其特征在于，包括： 感知模块，包括RGB-D相机和6轴力觉传感器，用于获取机器人的环境状态信息； 多模态统一记忆编码器，采用分层降维的Transformer架构，将RGB图像通过ResNet-50提取2048维特征并降维至256维视觉特征，将深度图像通过3D卷积网络提取128维深度特征，将6轴力觉传感器数据通过全连接层提取128维触觉特征，将关节角度信息通过正弦余弦编码提取64维本体感觉特征，通过跨模态注意力机制融合为576维统一特征向量； 递进式记忆调度体系，包括工作记忆单元、短期记忆单元和长期记忆单元，所述工作记忆单元采用多头自注意力机制存储当前任务的状态-动作对，所述短期记忆单元采用注意力机制存储重要经验片段，所述长期记忆单元采用变分自编码器压缩存储历史经验； 多维价值量化评判机制，包括基于时间差分误差的奖励评估单元、基于欧氏距离计算的新颖性评估单元和基于策略网络输出动作概率分布熵值的不确定性评估单元，用于对经验进行量化评分； 智能化经验分层调度器，根据所述多维价值量化评判机制的综合评分将经验分配到相应记忆层级； 多模态统一编码检索器，被配置为接收所述576维统一特征向量，并基于所述576维统一特征向量在所述递进式记忆调度体系中进行相似度匹配以检索相关历史经验； 策略生成模块，采用Actor-Critic架构，被配置为将所述多模态统一编码检索器检索到的历史经验作为价值函数的输入特征，并结合所述历史经验通过策略梯度算法生成机器人动作策略； 执行模块，用于执行所述策略生成模块生成的动作策略； 异常检测模块，当传感器故障或记忆网络异常时，自动切换到安全模式并触发应急停止机制。

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