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龙图腾网获悉华中科技大学;北京人形机器人创新中心有限公司申请的专利一种基于变分自编码器的人形机器人自监督状态估计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：CN120821200B 。

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：202511309213.7，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种基于变分自编码器的人形机器人自监督状态估计方法是由李世其;付乐群;钟衣俊;曾祥安;张杰;李肖;郭宜劼;熊友军;唐剑设计研发完成，并于2025-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于变分自编码器的人形机器人自监督状态估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于变分自编码器的人形机器人自监督状态估计方法，涉及机器人感知与控制技术领域，该方法构建了编码器—解码器架构的状态估计模型，并基于自监督学习方法进行训练。通过输入机器人的历史观测信息，状态编码模块提取观测序列中的潜在特征表示，并结合特权信息进行监督训练，其中编码后的潜空间向量被划分为显式变量和隐式变量。显式变量用于与特权信息计算损失函数，隐式变量则作为状态解码模块的输入，以重建原始观测数据，实现对机器人的浮动基速度、位置、姿态以及足端接触状态的准确预测。推理阶段，该模型利用实时观测信息进行状态估计，为下游运动控制模块提供状态反馈，从而实现闭环控制。

本发明授权一种基于变分自编码器的人形机器人自监督状态估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于变分自编码器的人形机器人自监督状态估计方法，其特征在于，步骤包括： 定义机器人的局部坐标系和全局坐标系；其中，机器人双脚中间的点设定为坐标原点，机器人向前行进的方向设为x轴的正方向，向左的方向为y轴正方向，垂直向上的方向为z轴正方向，机器人初始站立的位置的xy轴坐标设为0，旋转方向遵循右手定则； 基于定义的局部坐标系和全局坐标系，构建基于神经网络的状态估计模型；所述状态估计模型包括：状态编码模块、状态估计模块和状态解码模块； 利用所述状态估计模型完成机器人的状态估计，步骤包括： 将机器人前h个时刻的历史观测序列输入状态估计模型； 利用所述状态编码模块提取历史观测序列中的特征，并将输入数据映射至一个潜在向量； 将所述潜在向量划分为显式变量和隐式变量； 基于所述显式变量和所述隐式变量分别进行状态估计和观测数据重建，实现对机器人的浮动基速度、位置、姿态以及足端接触状态的预测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华中科技大学;北京人形机器人创新中心有限公司，其通讯地址为：430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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