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龙图腾网获悉北京大学申请的专利中枢模式发生器模型的仿生控制方法、系统、设备及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：CN120993748B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202511372880.X，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权中枢模式发生器模型的仿生控制方法、系统、设备及介质是由喻俊志;仝茹;陈迪设计研发完成，并于2025-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本中枢模式发生器模型的仿生控制方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种中枢模式发生器模型的仿生控制方法、系统、设备及介质，涉及仿生控制技术领域，包括：获取机器人基于仿生控制参数产生的运动性能数据；对运动性能数据进行打分，得到运动性能数据的当前得分；在检测到当前得分小于分数阈值时，通过强化学习智能体基于运动性能数据对初始参数进行迭代优化，得到已优化参数；通过归一化多样性中枢模式发生器模型基于已优化参数生成仿生控制变化量，并基于仿生控制变化量生成新的仿生控制参数；然后基于新的仿生控制参数，返回执行将仿生控制参数输入至机器人的步骤，直至检测到当前得分大于或者等于分数阈值。本申请旨在解决如何提高仿生机器人系统的运动可靠性的技术问题。

本发明授权中枢模式发生器模型的仿生控制方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种中枢模式发生器模型的仿生控制方法，其特征在于，所述中枢模式发生器模型的仿生控制方法包括： 将仿生控制参数输入至机器人，并获取所述机器人基于所述仿生控制参数产生的运动性能数据，其中，所述仿生控制参数是基于预设的初始参数得到的； 基于各个预设的性能指标分别对所述运动性能数据进行打分，并叠加各所述性能指标各自对应的分数，得到所述运动性能数据的当前得分； 将所述当前得分与预设的分数阈值比较，并在检测到所述当前得分小于所述分数阈值时，通过预设的强化学习智能体基于所述运动性能数据对所述初始参数进行迭代优化，得到已优化参数，其中，所述强化学习智能体是预先基于实际参数、实际运动性能数据以及各个性能指标的评分结果与对应的优化参数目标进行强化训练得到的模型； 基于单位幅值与当前振荡器振幅参数之间的差值以及预设的波形调整项，构建第一矩阵，并根据当前振荡器的初始参数和预设的比例偏置，构建第二矩阵； 将所述第一矩阵与所述第二矩阵的乘积作为第一目标矩阵； 获取所述当前振荡器的相邻振荡器与所述当前振荡器之间的相位差，并根据所述相位差的正弦值和余弦值构建第三矩阵，所述相邻振荡器为链式结构中所述当前振荡器的前一个振荡器和后一个振荡器； 根据所述相邻振荡器的初始参数和所述比例偏置，构建第四矩阵，并将所述第三矩阵和所述第四矩阵的乘积作为第二目标矩阵； 叠加所述第一目标矩阵和所述第二目标矩阵，得到归一化多样性中枢模式发生器模型； 通过所述归一化多样性中枢模式发生器模型基于所述已优化参数生成仿生控制变化量，并基于所述仿生控制变化量生成新的仿生控制参数； 基于所述新的仿生控制参数，返回执行将所述仿生控制参数输入至机器人的步骤，直至检测到所述当前得分大于或者等于所述分数阈值。

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