深圳逐际动力科技有限公司俞涛获国家专利权
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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机器人运动控制策略网络训练方法、机器人运动控制方法、装置、设备、机器人及存储介质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：CN121492057B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202610006812.X，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于深度强化学习的机器人运动控制策略网络训练方法、机器人运动控制方法、装置、设备、机器人及存储介质是由俞涛;姚秀勇设计研发完成，并于2026-01-05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机器人运动控制策略网络训练方法、机器人运动控制方法、装置、设备、机器人及存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供一种基于深度强化学习的机器人运动控制策略网络训练方法、机器人运动控制方法、装置、设备、机器人及存储介质，涉及机器人技术领域。本公开通过利用机器人的历史状态数据中的本体感知数据和地形感知数据预测未来隐状态，使得运动控制策略网络能够学习到机器人的本体感知数据和地形感知数据的时序规律，基于该时序规律，运动控制策略网络可以结合当前已经感知并处理完毕的地形状态，对尚未观测到的前方地形状态进行概率性的预估，从而在后续运动过程中提前对步态参数、身体姿态等控制量作出动态调整，提升整条运动轨迹的连贯性与稳定性，避免出现摔跤等问题，显著提升机器人在奔跑、攀爬等高难度任务中的控制表现。
本发明授权基于深度强化学习的机器人运动控制策略网络训练方法、机器人运动控制方法、装置、设备、机器人及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的机器人运动控制策略网络训练方法，其特征在于，包括： 获取机器人的历史状态数据并将所述历史状态数据输入至编码器，以得到历史隐状态，所述历史状态数据包括所述机器人的本体感知数据和地形感知数据； 将所述历史隐状态输入至运动控制策略网络以生成动作策略，以及，将所述历史隐状态输入至动态转移模型中以生成多个未来时间步的预测隐状态； 基于所述多个未来时间步的预测隐状态与真实隐状态之间的差异计算第一损失以及基于所述运动控制策略网络输出的动作策略计算第二损失，并根据所述第一损失以及所述第二损失，更新所述编码器、所述运动控制策略网络以及所述动态转移模型的参数； 其中，所述真实隐状态为所述历史隐状态中与所述未来时间步对应的目标历史时间步的隐状态。
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