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龙图腾网获悉广东天太机器人有限公司申请的专利一种基于强化学习的人形机器人控制系统和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：CN120428573B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510926074.6，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种基于强化学习的人形机器人控制系统和方法是由何志雄;陈统书;郭杰;吴志诚;吕刚设计研发完成，并于2025-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的人形机器人控制系统和方法在说明书摘要公布了：本发明涉及机器人控制领域，提出一种基于强化学习的人形机器人控制系统和方法，人形机器人控制系统包括第一控制子系统和第二控制子系统；第一控制子系统包括策略推理模块、状态转换模块和机器人控制模块；第二控制子系统包括数据采集模块和驱动控制模块；数据采集模块用于完成传感器数据的时间戳对齐与异常值过滤，并传输至状态转换模块；状态转换模块用于融合多源传感器数据并构建包含实时测量值与历史时序信息的时序状态特征；策略推理模块用于根据状态转换模块提供的时序状态特征，生成机器人的多关节角度目标值；机器人控制模块用于解析策略推理模块输出的多关节角度目标值，选择控制模式，生成包括参数调整指令的控制命令。

本发明授权一种基于强化学习的人形机器人控制系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的人形机器人控制系统，其特征在于，所述人形机器人控制系统包括第一控制子系统和第二控制子系统； 所述第一控制子系统包括策略推理模块、状态转换模块和机器人控制模块； 所述第二控制子系统包括数据采集模块和驱动控制模块； 数据采集模块用于基于传感器同步采集关节运动参数、姿态感知数据及接触力信息，完成传感器数据的时间戳对齐与异常值过滤，并传输至状态转换模块； 状态转换模块用于融合多源传感器数据并构建包含实时测量值与历史时序信息的时序状态特征； 策略推理模块用于根据状态转换模块提供的时序状态特征，通过强化学习策略网络生成机器人的多关节角度目标值，所述强化学习策略网络采用深度学习框架实现并行计算加速； 机器人控制模块用于解析策略推理模块输出的多关节角度目标值，选择控制模式，生成包括参数调整指令的控制命令； 驱动控制模块用于接收机器人控制模块的控制命令，将机器人的多关节目标角度转换为电机驱动信号以对机器人的关节进行驱动，并实时监控执行器状态以触发安全保护机制； 所述状态转换模块包括： 接收多源传感器的数据，对关节编码器数据、惯性测量数据进行时间戳同步对齐； 构建包括周期相位编码、运动参数和姿态信息的单帧观察向量，其中：所述周期相位编码通过将步态周期相位值转换为正弦-余弦双通道编码实现，所述运动参数基于目标速度指令进行归一化处理；所述姿态信息通过融合关节运动学解算与惯性测量数据获得； 将当前单帧观察向量与预设数量的历史帧数据进行时序堆叠，当历史帧数少于预设数量时以零向量补足空缺帧，得到时序状态特征； 所述策略推理模块包括： 构建包括三个隐藏层的强化学习策略网络，将所述时序状态特征输入至强化学习策略网络； 强化学习策略网络在GPU加速的情况下对最优动作进行推理计算，输出多维关节角度目标向量，所述关节角度目标向量的维度与机器人关节数量相匹配； 设定推理触发周期，根据所述推理触发周期对输出向量进行关节运动范围限幅处理，生成机器人的多关节角度目标值。

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