之江实验室;西北工业大学谢安桓获国家专利权
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龙图腾网获悉之江实验室;西北工业大学申请的专利步态模仿方法、装置、电子装置和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：CN116100544B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202211738815.0，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权步态模仿方法、装置、电子装置和存储介质是由谢安桓;梁定坤;史豪斌;王权涛;吴海波;孔令雨;宋夙冕设计研发完成，并于2022-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本步态模仿方法、装置、电子装置和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种步态模仿方法、装置、电子装置和存储介质，其中，该步态模仿方法包括：获取目标动作数据，目标动作数据包括多个关键姿态的动作数据；确定多个关键姿态的动作数据的相似度；基于相似度对多个关键姿态进行分组；在分组后的关键姿态中选择待模仿姿态进行步态模仿。通过本申请，解决了现有技术中机器人步态模仿过程的流畅性差的问题，提高了机器人步态模仿过程的流畅性。
本发明授权步态模仿方法、装置、电子装置和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种步态模仿方法，应用于机器人，其特征在于，所述方法包括： 获取目标动作数据，所述目标动作数据包括多个关键姿态的动作数据； 确定多个所述关键姿态的动作数据的相似度； 基于所述相似度对多个所述关键姿态进行分组； 在分组后的关键姿态中选择待模仿关键姿态进行步态模仿； 所述基于所述相似度对多个所述关键姿态进行分组包括： 确定目标关键姿态的第一高斯分布，所述目标关键姿态为多个所述关键姿态的任意一个； 基于与所述目标关键姿态相似度由高到低的顺序依次确定待分组关键姿态，所述待分组关键姿态为除所述目标关键姿态之外的关键姿态； 确定所述待分组关键姿态的第二高斯分布； 基于所述第一高斯分布与所述第二高斯分布之间的散度，对多个所述关键姿态进行分组； 所述获取目标动作数据包括： 获取初始动作数据； 基于初始动作数据以及关键姿态识别模型确定所述目标动作数据，所述关键姿态识别模型通过强化学习训练得到； 所述基于初始动作数据以及关键姿态识别模型确定所述目标动作数据包括： 基于所述关键姿态识别模型确定相似度阈值； 确定所述初始动作数据中多个动作之间的相似度； 基于所述相似度以及相似度阈值确定所述关键姿态； 基于所述关键姿态确定所述目标动作数据。
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之江实验室;西北工业大学，其通讯地址为：311121 浙江省杭州市余杭区之江实验室南湖总部；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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