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龙图腾网获悉安庆师范大学申请的专利一种机器人表情在线驱动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：CN115122345B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202210673780.0，技术领域涉及：B25J11/00；该发明授权一种机器人表情在线驱动方法是由黄忠;刘娟;郭玉祥;张丹妮;王颖;陶孟元设计研发完成，并于2022-06-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机器人表情在线驱动方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种机器人表情在线驱动方法，所述方法包括：将表演者的面部驱动序列输入基于区域时空注意力的面部形变提取子网生成面部各个区域的时空语义表示向量；将机器人的驱动电机的驱动序列以及表演者的面部各个区域的时空语义表示向量输入面部‑电机交叉协同子网；面部‑电机交叉协同子网的输出结果输入基于B样条平滑约束的驱动序列生成子网，并基于多层LSTM和B样条平滑约束实现未来电机驱动序列的滚动生成和规整；实现基于RobotFELNet的机器人在线表情学习；本发明的优点在于：为机器人面部表情学习提供更为精确的目标驱动数据，最终使得机器人学习的面部表情更为逼真。

本发明授权一种机器人表情在线驱动方法在权利要求书中公布了：1.一种机器人表情在线驱动方法，其特征在于，所述方法基于RobotFELNet实现，所述RobotFELNet包括基于Transformer编码结构构建的面部形变提取子网、面部-电机交叉协同子网以及驱动序列生成子网，所述方法包括：步骤一：将表演者的面部驱动序列输入基于区域时空注意力的面部形变提取子网生成面部各个区域的时空语义表示向量；步骤一包括：步骤101：将表演者的面部形变序列输入编码器中得到面部形变序列的编码表示；步骤102：将面部形变序列的编码表示按照区域分组得到各个区域的面部形变序列，利用全连接层对各个区域的面部形变序列的形变分量进行时序嵌入得到形变嵌入特征，以形变嵌入特征为Token，基于L层Transformer编码器进行编码和特征级联得到各个区域形变特征；步骤103：以各个区域形变特征为Token，构建域间协作注意力模块，域间协作注意力模块输出各个区域的时空语义表示向量；步骤二：机器人的面部表情由多个驱动电机驱动，将机器人的驱动电机的驱动序列以及表演者的面部各个区域的时空语义表示向量输入面部-电机交叉协同子网，实现面部形变时空语义到电机驱动序列的映射；步骤三：面部-电机交叉协同子网的输出结果输入基于B样条平滑约束的驱动序列生成子网，并基于多层LSTM和B样条平滑约束实现未来电机驱动序列的滚动生成和规整；步骤四：构建最小化目标函数，采用梯度下降法求解RobotFELNet的最优参数；步骤五：在最优参数下实现基于RobotFELNet的机器人在线表情学习。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人安庆师范大学，其通讯地址为：246133 安徽省安庆市菱湖南路128号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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