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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于人体线性模型的人形机器人动作模仿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：CN119772898B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510203686.2，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于人体线性模型的人形机器人动作模仿方法及系统是由王贺升;郑寅栋设计研发完成，并于2025-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人体线性模型的人形机器人动作模仿方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于人体线性模型的人形机器人动作模仿方法及系统，包括：步骤S1：采集人体动作的视频输入，并且逐帧提取动作信息；步骤S2：基于所述动作信息进行建模，并且获取SMPL表示与人体姿态的三维表示；步骤S3：基于所述SMPL表示与人体姿态的三维表示，生成时间维度上的SMPL序列数据与人体动作的三维表示，构建机器人的动力学树模型；步骤S4：通过所述动力学树模型规划机器人运动轨迹，并且生成相应的控制指令。本发明通过对人体动作进行mesh建模并提取SMPL模型，准确捕捉人体动态。基于运动的SMPL序列，构建适应人形机器人运动的动力树模型，实现机器人对人类动作的实时模仿，提升了动作的精准度和实时性。

本发明授权基于人体线性模型的人形机器人动作模仿方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人体线性模型的人形机器人动作模仿方法，其特征在于，包括： 步骤S1：采集人体动作的视频输入，并且逐帧提取动作信息； 步骤S2：基于所述动作信息进行建模，并且获取SMPL表示与人体姿态的三维表示； 步骤S3：基于所述SMPL表示与人体姿态的三维表示，生成时间维度上的SMPL序列数据与人体动作的三维表示，构建机器人的动力学树模型； 步骤S4：通过所述动力学树模型规划机器人运动轨迹，并且生成相应的控制指令； 在所述步骤S2中，所述建模，即构建Mesh模型； 在所述步骤S2中，基于所述动作信息，通过多层感知机估计人体姿态并且得到人体的Mesh模型；通过SMPL模型将所述人体的Mesh模型映射到三维空间，生成人体姿态的三维表示； 在所述步骤S3中，所述SMPL序列数据为由每一帧所述SMPL模型输出的三维姿态参数所构成的序列与各个关节的运动轨迹；所述三维姿态参数包括关节位置、旋转矩阵、人体的形状参数； 所述动力学树模型的建立与优化的流程，包括： 步骤A1：根据人体运动建模模块输出的SMPL序列数据，构建机器人的动力学树模型；使用牛顿-拉格朗日方法得到关节力矩与关节运动的关系； 步骤A2：基于所述关节力矩与关节运动的关系与机器人的动力学树模型，构建完整的机器人动力学模型； 所述完整的机器人动力学模型包括机器人关节之间的物理连接关系、惯性参数与质量分布； 步骤A3：基于所述完整的机器人动力学模型，从每一帧的SMPL序列数据中提取目标关节位置，并且根据所述目标关节位置计算出各个关节的角度，从而生成作为激励轨迹的运动轨迹；所述目标关节位置包括手的位置与脚的位置； 步骤A4：基于所述运动轨迹，采集机器人的关节位置、速度、力矩作为训练数据； 步骤A5：对所述训练数据进行低通滤波，得到滤波后训练数据； 步骤A6：通过滤波后训练数据训练深度学习网络；所述深度学习网络输出动力学树模型；优化并且基于所述动力学树模型的参数，更新控制策略，判断优化误差是否小于预设阈值，结果为是，则结束，结果为否，则重新执行步骤A3； 所述控制策略包括：调整关节的力矩控制参数、优化运动轨迹与重新定义反馈控制的规则； 在所述步骤A1中，包括： 步骤A1.1：将每一帧SMPL序列数据作为输入数据，输入多层感知机构成的深度网络，即深度神经网络； 步骤A1.2：基于所述深度网络提取所述输入数据的特征并且降维，得到第一层特征；将所述第一层特征映射为动力学树模型参数；所述动力学树模型参数包括：关节质量、惯性矩阵、阻尼系数与刚度系数； 步骤A1.3：基于所述动力学树模型参数，输出机器人的动力学树模型； 步骤A1.4：基于所述动力学树模型参数，计算并且得到各个关节的动能与势能；将所述动能与势能通过拉格朗日方程求解得到关节力矩与关节位置的显式关系与速度与加速度的显式关系，进而得到关节力矩与关节运动的关系； 在所述步骤A6中，优化所述动力学树模型的参数的流程，包括： 步骤B1：通过所述动力学树模型推出预测值；所述预测值包括：关节位置、速度与力矩； 步骤B2：通过损失函数计算所述预测值与实际数据的损失函数值； 步骤B3：通过反向传播算法计算得到所述损失函数对网络参数的梯度，并且通过梯度下降法更新所述网络参数，进而得到优化后的动力学树模型。

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