华中科技大学彭芳瑜获国家专利权
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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种遥操作中利用隐马尔可夫模型和双层贝叶斯计算期望速度的方法及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：CN119388385B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411735757.5，技术领域涉及：B25J3/00；该发明授权一种遥操作中利用隐马尔可夫模型和双层贝叶斯计算期望速度的方法及系统是由彭芳瑜;周文科;高志涛;唐小卫;陈晨;张煜葵;江承奥设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种遥操作中利用隐马尔可夫模型和双层贝叶斯计算期望速度的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于机器人遥操作相关技术领域，并公开了一种遥操作中利用隐马尔可夫模型和双层贝叶斯计算期望速度的方法及系统。该方法包括：获取主端机器人离线运动中的离线运动轨迹，利用该离线运动轨迹离线训练隐马尔可夫模型直至收敛，以此确定隐马尔可夫模型中的模型参数；在训练后的隐马尔可夫模型中输入主端机器人当前时刻的运动速度，获得隐马尔可夫模型参数；利用贝叶斯公式计算每个隐状态在当前时刻和下一时刻出现的概率；利用下一时刻各个隐状态出现的概率计算当前时刻从端机器人的期望速度。通过本发明，解决复杂轨迹遥操作任务中的人手抖动抑制的问题。
本发明授权一种遥操作中利用隐马尔可夫模型和双层贝叶斯计算期望速度的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种遥操作中利用隐马尔可夫模型和双层贝叶斯计算期望速度的方法，其特征在于，该方法包括下列步骤： 获取主端机器人离线运动中的离线运动轨迹，利用该离线运动轨迹离线训练隐马尔可夫模型直至收敛，以此确定所述隐马尔可夫模型中的模型参数，所述隐马尔可夫模型中主端机器人的速度为可观测状态，从端机器人的期望速度为隐状态； 在训练后的隐马尔可夫模型中输入主端机器人当前时刻的运动速度，获得该当前时刻的运动速度对应的隐马尔可夫模型参数；利用贝叶斯公式计算所述隐马尔可夫模型中每个隐状态在当前时刻出现的概率；再次利用贝叶斯公式并结合当前时刻每个隐状态出现的概率计算下一时刻每个隐状态出现的概率，利用下一时刻每个隐状态出现的概率计算当前时刻从端机器人的期望速度。
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