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龙图腾网获悉南京一目智能科技有限公司申请的专利一种辅助具身智能机器人示教动作生成方法、系统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：CN120409594B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510898409.8，技术领域涉及：G06N3/084；该发明授权一种辅助具身智能机器人示教动作生成方法、系统及介质是由李智强;杨飞;潘勋;陈天一设计研发完成，并于2025-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种辅助具身智能机器人示教动作生成方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种辅助具身智能机器人示教动作生成方法、系统及介质，示教动作生成方法包括：获取第一数据集和第二数据集；根据所述第一数据集和所述第二数据集，获得动作生成模型；获取待处理示教动作，通过所述动作生成模型根据所述待处理示教动作，生成目标示教动作。本发明通过深度学习方法训练得到动作生成模型，进而通过该动作生成模型生成规范的目标示教动作，能够有效提升示教动作数据集的质量，从而提升模仿学习模型的训练效果，可广泛应用于人工智能技术领域。

本发明授权一种辅助具身智能机器人示教动作生成方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种辅助具身智能机器人示教动作生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取第一数据集和第二数据集； 根据所述第一数据集和所述第二数据集，获得动作生成模型； 获取待处理示教动作，通过所述动作生成模型根据所述待处理示教动作，生成目标示教动作； 所述第一数据集包括若干个符合预设规范的第一示教动作样本，所述第二数据集包括若干个不符合预设规范的第二示教动作样本，所述根据所述第一数据集和所述第二数据集，获得动作生成模型，具体包括： 将各所述第一示教动作样本和各所述第二示教动作样本设置为动作维度乘动作长度的二维矩阵； 设置动作长度目标值，当所述二维矩阵中的所述动作长度小于所述动作长度目标值，在该所述二维矩阵对应的位置补上零元素，得到预处理后的所述第一数据集和所述第二数据集； 构建第一神经网络模型，将预处理后的所述第一数据集和所述第二数据集输入所述第一神经网络模型进行动作规范判断，输出对应的二分类判断结果； 根据所述二分类判断结果对所述第一神经网络模型进行参数优化，得到训练好的动作判断模型； 根据所述第一数据集、所述第二数据集以及所述动作判断模型，训练得到所述动作生成模型。

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