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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于模仿学习的人形机器人多运动切换控制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：CN119427360B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411752813.6，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于模仿学习的人形机器人多运动切换控制方法及系统是由宋然;廖鸿浩;张伟;李智亨;谭文浩;方兴;李晓磊设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于模仿学习的人形机器人多运动切换控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出基于模仿学习的人形机器人多运动切换控制方法及系统，以生成式对抗网络为基础进行模仿学习，通过人形机器人执行各项运动技能的表现情况动态调整对每个运动技能的采样概率，以使所述人形机器人均匀的掌握不同运动技能，实现人形机器人能够集成不同的运动技能组合，并有效地减缓了模式坍塌问题的严重程度，具有良好的灵活性和可扩展性。

本发明授权基于模仿学习的人形机器人多运动切换控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于模仿学习的人形机器人多运动切换控制方法，其特征在于，包括： 获取人形机器人的本体状态，以及人形机器人的目标运动任务； 将所述人形机器人的本体状态，以及人形机器人的目标运动任务输入至预先构建的运动控制模型中，得到所述人形机器人待执行的电机力矩； 利用得到的所述人形机器人待执行的电机力矩，对所述人形机器人进行运动控制，以实现所述人形机器人不同运动技能间的平稳切换； 其中，所述预先构建的运动控制模型是通过模仿学习训练得到的生成式对抗网络模型；所述生成式对抗网络模型在模仿学习训练时，根据所述人形机器人执行各项运动技能的表现情况动态调整对每个运动技能的采样概率，以使所述人形机器人均匀的掌握不同运动技能； 其中，所述运动控制模型的构建，具体为： 构建参考动捕数据集，其中，每个参考运动技能对应一个运动技能编码； 对参考动捕数据集中的运动技能编码进行采样，将采样结果与人形机器人当前时刻的本体状态构成观测数据； 将所述观测数据分别输入至控制器网络和值函数网络，得到对应的期望电机位置和期望未来回报； 根据所述期望电机位置进行运动，返回所述人形机器人下一时刻的本体状态，并以所述人形机器人的实际运动状态更新生成数据集； 利用条件判别器得到所述生成数据集属于参考数据集的概率，计算风格奖励； 根据风格奖励、期望未来回报和期望电机位置，更新所述控制器网络的参数，重复上述过程，直至所述控制器网络收敛； 根据所述人形机器人执行各项运动技能的表现情况动态调整对每个运动技能的采样概率，以使所述人形机器人均匀的掌握不同运动技能，具体为： 统计每一个运动技能对应的风格奖励均值； 根据所统计的每个运动技能对应的风格奖励均值与参考动捕数据集中所有运动技能对应的风格奖励均值之和，得到每个运动技能对应的采样概率； 根据所计算的每个运动技能对应的采样概率，使所述人形机器人均匀的掌握不同运动技能。

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