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龙图腾网获悉东莞全职数控科技有限公司申请的专利一种基于AI学习的仿生机器人控制方法与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：CN119910648B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510099942.8，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于AI学习的仿生机器人控制方法与系统是由夏辉设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI学习的仿生机器人控制方法与系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于AI学习的仿生机器人控制方法与系统，包括：获取包括障碍物位置、目标状态和地形特征在内的动态环境数据，并通过传感器网络采集和传输实时数据至数据处理模块；针对动态环境数据，去除噪声和冗余信息，提取关键特征，生成结构化环境特征数据集；基于结构化环境特征数据集，使用高斯混合模型构建环境模型，若环境变化超过预设阈值，则更新环境模型的参数，以反映最新环境状态；根据环境模型，采用时间序列预测算法预测未来环境变化趋势，若预测结果与当前环境状态偏差超过预设范围，则触发模型重训练机制；在预测结果的基础上，结合仿生机器人当前状态和目标任务，使用强化学习算法生成最优决策策略。

本发明授权一种基于AI学习的仿生机器人控制方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI学习的仿生机器人控制方法，其特征在于，所述方法包括： 通过传感器实时获取包括障碍物位置、目标状态和地形特征在内的动态环境数据，并通过传感器网络传输实时数据至数据处理模块； 针对动态环境数据，去除噪声和冗余信息，提取关键特征，生成结构化环境特征数据集； 基于结构化环境特征数据集，使用高斯混合模型构建环境模型，若环境变化超过预设阈值，则更新环境模型的参数，以反映最新环境状态； 根据环境模型，采用时间序列预测算法预测未来环境变化趋势，若预测结果与当前环境状态偏差超过预设范围，则触发模型重训练机制； 在预测结果的基础上，结合仿生机器人当前状态和目标任务，使用强化学习算法生成最优决策策略； 通过决策策略生成控制指令，若控制指令与当前执行状态冲突，则调用鲁棒性控制模块调整指令优先级，鲁棒性控制模块通过动态调整控制参数来适应环境变化，确保指令执行的稳定性和适应性； 所述基于结构化环境特征数据集，使用高斯混合模型构建环境模型，若环境变化超过预设阈值，则更新环境模型的参数，以反映最新环境状态，包括: 获取结构化环境特征数据集； 采用主成分分析法对环境特征数据集进行降维处理，得到降维后的环境特征向量； 根据降维后的环境特征向量，采用K-means聚类算法进行聚类，得到环境特征聚类结果； 针对每个环境特征聚类结果，采用高斯混合模型进行建模，得到初始环境模型； 采用递归最小二乘法对初始环境模型的参数进行优化，得到优化后的环境模型参数； 获取当前环境数据，提取当前环境特征向量； 将当前环境特征向量与环境特征数据集中的历史环境特征向量进行欧氏距离计算，将最小距离值确定为环境变化度； 若环境变化度超过预设阈值，则触发环境模型更新机制，根据最新环境特征数据采用递归最小二乘法动态调整环境模型参数； 将调整后的环境模型参数与当前环境特征向量进行匹配计算，得到余弦相似度； 若余弦相似度高于预设阈值，则判断环境模型已适应最新环境状态。

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