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龙图腾网获悉云舟鸿业(北京)科技有限公司申请的专利基于交互反馈的具身机器人自适应策略优化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：CN121223793B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511533027.1，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于交互反馈的具身机器人自适应策略优化方法及系统是由张云飞设计研发完成，并于2025-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于交互反馈的具身机器人自适应策略优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于交互反馈的具身机器人自适应策略优化方法及系统，涉及机器人技术领域。该方法包括：采集具身机器人在任务执行过程中的运行数据；将环境信息与用户语音、手势及二值评价信号解析生成标准化反馈表征；基于环境信息与反馈表征计算奖励函数并生成标准化奖励值；通过高阶映射形成状态—反馈联合表示，生成候选策略集合并在策略一致性与执行稳定性约束下筛选更新策略参数；将更新参数生成动作序列执行操作，并通过比对反馈结果与标准化反馈表征形成一致性指标与闭环数据流，实现策略自适应优化。通过多模态感知与用户交互反馈的高阶融合和闭环自适应优化，实现具身机器人策略的智能生成、执行一致性与任务稳定性的提升。

本发明授权基于交互反馈的具身机器人自适应策略优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于交互反馈的具身机器人自适应策略优化方法，其特征在于，包括： 采集具身机器人在任务执行过程中的图像数据、深度数据、力觉数据和位姿数据，生成环境状态信息，环境状态信息包含具身机器人当前的空间姿态、感知特征和受力状态； 将环境状态信息与来自用户的语音指令、手势指令和二值评价信号进行解析与结构化处理，生成标准化反馈表征，表达环境状态与用户交互意图的联合特征；其中，生成标准化反馈表征包括：将环境状态信息与用户的语音指令、手势指令和二值评价信号进行解析与结构化处理；对语音指令进行时序特征提取和非线性编码，生成语音特征表示；对手势指令进行空间和通道特征映射，生成手势特征表示；对二值评价信号进行非线性嵌入和加权处理，生成评价特征表示；将语音特征表示、手势特征表示、评价特征表示与环境状态信息进行高阶非线性联合映射，生成标准化反馈表征，表达环境状态与用户交互意图的联合特征； 根据环境状态信息与标准化反馈表征计算奖励函数，生成标准化奖励值，量化环境状态信息与标准化反馈表征的一致性关系；其中，生成标准化奖励值包括：对环境状态信息和标准化反馈表征进行非线性映射和进行高阶交互，形成状态—反馈耦合特征；对状态—反馈耦合特征进行非线性高阶积分，生成奖励值；将生成的奖励值进行归一化处理，生成标准化奖励值； 将环境状态信息与标准化奖励值进行高阶映射，生成状态—反馈联合表示，反映在策略生成过程中体现状态约束与反馈约束的交互关系； 基于状态—反馈联合表示，生成候选策略集合，从候选策略集合中在约束条件下筛选生成更新后的策略参数，约束条件包括策略一致性约束和执行稳定性约束； 将更新后的策略参数映射为机器人动作序列，机器人按照动作序列执行操作与环境交互，生成反馈执行结果； 将机器人执行动作序列后生成的反馈执行结果与标准化反馈表征进行比对，生成一致性指标，根据一致性指标和预设阈值判定策略参数是否符合反馈约束，其中，根据一致性指标和预设阈值判定策略参数是否符合反馈约束包括：将机器人执行动作序列后生成的反馈执行结果与标准化反馈表征进行高阶差异计算，量化动作序列与用户交互意图之间的非线性偏离；根据高阶差异计算结果生成一致性指标，量化策略参数与反馈约束的一致性程度；根据一致性指标与预设阈值判定策略参数是否符合反馈约束，形成策略参数闭环判定结果；将反馈执行结果与一致性指标结合生成闭环数据流，反馈执行结果与一致性指标生成闭环数据流，支持策略的自适应优化，其中，生成闭环数据流，支持策略的自适应优化包括：依据闭环数据流，对机器人执行动作序列后的反馈执行结果、一致性指标和策略参数判定结果进行高阶误差提取；根据高阶误差生成非线性优化增量，对策略参数进行自适应调整，形成更新后的策略参数集合；根据更新后的策略参数生成下一轮机器人动作序列，实现动作序列与用户交互意图和环境约束的一致性。

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