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龙图腾网获悉瑞泊(北京)人工智能科技有限公司申请的专利行为克隆的机器人连续轨迹生成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：CN120471093B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510568748.X，技术领域涉及：G06N3/008；该发明授权行为克隆的机器人连续轨迹生成方法是由陈晟杰;苟甜;余剑峰;马凌燕设计研发完成，并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本行为克隆的机器人连续轨迹生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开的属于行为克隆的机器人技术领域，具体为行为克隆的机器人连续轨迹生成方法，包括具体步骤如下：S1，数据采集与预处理：先利用多种传感器进行数据采集，接着对数据进行清洗与降噪，之后再对数据进行标注优化；S2，模型构建与训练：先根据任务信息选择对应的模型架构，接着训练多个不同结构或参数初始化的模型，之后采用迁移学习和强化学习相结合的训练策略对模型进行训练。本发明通过多传感器融合采集、数据清洗降噪和标注优化等措施，有效提升了数据质量。

本发明授权行为克隆的机器人连续轨迹生成方法在权利要求书中公布了：1.行为克隆的机器人连续轨迹生成方法，其特征在于，包括具体步骤如下： S1，数据采集与预处理：先利用多种传感器进行数据采集，接着对数据进行清洗与降噪，之后再对数据进行标注优化； S2，模型构建与训练：先根据任务信息选择对应的模型架构，接着训练多个不同结构或参数初始化的模型，之后采用迁移学习和强化学习相结合的训练策略对模型进行训练； S3，轨迹生成与优化：先根据预处理的数据和已构建的模型生成轨迹，接着使用平滑算法对模型生成的原始轨迹进行处理，之后利用优化算法对轨迹进行在线调整，同时对机器人实际运动轨迹与期望轨迹的偏差进行分析； S4，实验与验证：先对生成的机器人连续轨迹进行模拟测试，接着对生成的机器人连续轨迹进行实际场景验证； 所述S2的具体步骤如下： S21，模型架构的选择：根据任务的复杂程度和数据特点，选择对应的深度学习模型架构； S22，模型集成：先训练多个不同结构或参数初始化的模型，接着基于集成策略对模型的输出进行融合； S23，改进训练策略：先在大规模的通用数据集上进行预训练，学习基本的行为模式和特征表示，接着针对具体任务的数据进行微调，提高模型对特定任务的适应性，同时，引入强化学习机制，通过奖励函数引导机器人在实际执行过程中不断优化轨迹，减少模仿误差累积。

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