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龙图腾网获悉四川具身人形机器人科技有限公司申请的专利扩散策略跳步采样的机器人控制方法及系统、设备、介质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：CN120295188B 。

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：202510403191.4，技术领域涉及：G05B19/042；该发明授权扩散策略跳步采样的机器人控制方法及系统、设备、介质是由钟山;彭倍;冯振宇;刁贺;张景奎;何嘉诚;王翔宇;崔俊文;陈建设计研发完成，并于2025-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本扩散策略跳步采样的机器人控制方法及系统、设备、介质在说明书摘要公布了：本发明涉及机器人控制技术领域，具体而言，涉及扩散策略跳步采样的机器人控制方法及系统、设备、介质，采用本发明所提供的方法，主要包括了初始化网络参数和超参数，基于当前状态计算Q函数梯度估计状态敏感度，根据Q函数梯度估计状态敏感度的大小自适应调整跳步参数；执行动作与环境交互，包括根据跳步参数确定采样序列执行DDIM采样，从策略网络得到动作；将动作送入仿真环境交互，得到下一步状态和动作奖励。该方法通过创新性的确定性扩散过程跳步采样技术，显著降低了计算复杂度和采样时间，同时保持策略生成的高质量。本发明特别适用于人形机器人控制系统，能够高效处理复杂的高维动作空间，实现实时且灵活的控制策略。

本发明授权扩散策略跳步采样的机器人控制方法及系统、设备、介质在权利要求书中公布了：1.基于扩散策略跳步采样的机器人控制方法，其特征在于，包括： 初始化网络参数和超参数，所述网络参数和超参数包括策略网络、双Q网络和扩散步数； 基于当前状态计算Q函数梯度估计状态敏感度，根据Q函数梯度估计状态敏感度的大小自适应调整跳步参数； 执行动作与环境交互，包括根据跳步参数确定采样序列执行DDIM采样，从策略网络得到动作；将动作送入仿真环境交互，得到下一步状态和动作奖励； 所述策略网络包括： 式中，为参数化的策略函数，为最终生成的干净动作，为当前状态，为策略网络参数，表示参数化神经网络中用于建模扩散过程条件概率的参数集合，为扩散过程中从时间步T逆向推导到时间步0得到的最终动作样本，是整个扩散采样过程的输出结果，为标准正态分布N0,I，为初始噪声，为扩散步数，为扩散过程中的步骤索引，和扩散过程中第k-1和k步的中间状态表示从噪声向干净动作逐步去噪过程中的中间结果。

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