深圳逐际动力科技有限公司姚秀勇获国家专利权
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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机器人观测数据补全模型训练方法及装置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：CN120068952B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510527006.2，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权机器人观测数据补全模型训练方法及装置是由姚秀勇;朱弘博设计研发完成，并于2025-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本机器人观测数据补全模型训练方法及装置在说明书摘要公布了：本公开提供了一种机器人观测数据补全模型训练方法及装置，涉及传感器及机器人技术领域。在机器人观测数据补全模型训练方法中，通过将包含残缺区域的阶梯地形高程图输入至待训练的二维卷积神经网络输出补全的高程图以及预测的阶梯边缘图，并利用补全的高程图以及实际完整高程图计算第一损失以及利用预测的阶梯边缘图以及实际阶梯边缘图计算第二损失，进而根据第一损失和第二损失优化二维卷积神经网络得到机器人观测数据补全模型。本公开可以提升机器人观测数据补全以及阶梯地形识别效果，进而为机器人运动控制提供更好的数据支持，实现精准控制。
本发明授权机器人观测数据补全模型训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种机器人观测数据补全模型训练方法，其特征在于，包括： 将包含残缺区域的阶梯地形高程图输入至待训练的二维卷积神经网络，得到补全的高程图以及预测的阶梯边缘图；其中，所述预测的阶梯边缘图是通过神经网络预测的用于标识阶梯边缘位置的二值图像； 利用所述补全的高程图以及实际完整高程图计算第一损失；利用所述预测的阶梯边缘图以及实际阶梯边缘图计算第二损失； 根据所述第一损失和第二损失对所述二维卷积神经网络进行反向传播优化。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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