浙江大学许威威获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于适应性选择框架的人体运动模仿方法及装置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：CN120163910B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202510326174.5，技术领域涉及：G06T13/40；该发明授权一种基于适应性选择框架的人体运动模仿方法及装置是由许威威;陶泓羽;侯帅英;时铭遥;方骏恒设计研发完成，并于2025-03-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于适应性选择框架的人体运动模仿方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于适应性选择框架的人体运动模仿方法及装置，旨在实现在物理引擎中对参考运动的高效模仿，生成物理准确的人体运动。该方法首先对参考运动进行聚类，并预训练运动控制器以初步模仿每个类的运动。随后，采用动态规划技术为参考运动的运动片段分配不同的运动控制器，并对所选运动控制器进行快速联合微调，以解决运动片段间的过渡问题并提升模仿质量。此外，该方法为运动控制器设计了自编码模块，用于编码分组后的人体运动子空间，能够加速训练过程并提高模仿质量。本发明方法可应用于物理准确的高质量人体运动大数据集的快速构建。
本发明授权一种基于适应性选择框架的人体运动模仿方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于适应性选择框架的人体运动模仿方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 1参考运动聚类：从每个参考运动中提取特征向量，并对所述特征向量进行层次聚类，使得每一个类的类半径都小于预设阈值； 2预训练运动控制器：采用深度强化学习算法，预训练多个运动控制器，用于分别模仿每个聚类中的参考运动； 3动态规划分配控制器：根据参考运动的模仿结果，为参考运动的每一段运动片段分配一个最优的运动控制器，具体为：使用所有预训练的人体运动控制器对参考运动进行模仿，生成每个运动控制器对应的模仿奖励轨迹；基于所述模仿奖励轨迹，采用动态规划算法，以最大化总奖励并最小化控制器切换频率为优化目标，求解最优的人体运动控制器分配方案； 4控制器联合微调：在强化学习的数据采集过程中，使用分配好的运动控制器对参考运动进行模仿；当进行不同阶段运动模仿需要切换运动控制器时，延用上一个运动控制器模仿的姿态继续进行控制，并根据采集得到的数据对分配好的运动控制器进行微调。
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