清华大学孙富春获国家专利权
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龙图腾网获悉清华大学申请的专利一种异构场景下复杂技能主动学习、增强与虚实迁移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：CN118690827B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202410801467.X，技术领域涉及：G06N3/092；该发明授权一种异构场景下复杂技能主动学习、增强与虚实迁移方法是由孙富春;周怀东设计研发完成，并于2024-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种异构场景下复杂技能主动学习、增强与虚实迁移方法在说明书摘要公布了：本申请提出了一种异构场景下复杂技能主动学习、增强与虚实迁移方法，该方法包括：首先通过多执行器环境互动收集状态数据，存入共享经验池，采样后交替训练执行器与判别器，最终选定最优执行器部署，实现复杂技能主动学习与增强；然后在3C装配的数字孪生环境下，通过采集多模态数据构建技能知识库，生成策略序列，运用残差强化学习等技术优化，通过编码解码模型实现技能策略从虚拟到现实的迁移。基于本申请提出的方案，没有教师模型或示教数据的情况下，通过结合强化学习和知识蒸馏技术，提高了技能学习的效率，为解决复杂环境下的技能学习问题提供了一种新的视角和方法，并实现了操作技能从仿真环境到真实装配环境的虚实迁移。
本发明授权一种异构场景下复杂技能主动学习、增强与虚实迁移方法在权利要求书中公布了：1.一种异构场景下复杂技能主动学习、增强方法，其特征在于，包括： 初始化多个执行器和多个判别器的参数，并基于每个执行器与环境的交互收集状态转移对数据； 将所述状态转移对数据存储到共享的数据经验回放池中，从所述数据经验回放池中采样小批次训练样本数据集； 通过所述训练样本数据集，在技能策略学习过程中执行所述判别器与所述执行器的交替训练； 待技能策略训练完毕，选择表现最佳的执行器在环境中进行执行； 所述在技能策略学习过程中执行所述判别器与所述执行器的交替训练，包括： 每个判别器的训练开始于计算目标值y，所有判别器都基于最小化均方误差的形式进行优化； 每个执行器πθi的训练开始于计算蒸馏损失，并使用梯度上升法对每个执行器的参数进行优化。
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