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龙图腾网获悉青岛大学申请的专利基于足迹规划的人形机器人运动控制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：CN120993921B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511477120.5，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权基于足迹规划的人形机器人运动控制方法是由蒋婉玥;殷紫薇;葛树志;杨海强;王书一设计研发完成，并于2025-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于足迹规划的人形机器人运动控制方法在说明书摘要公布了：本发明属于机器人控制技术领域，具体涉及一种基于足迹规划的人形机器人运动控制方法，先构建策略网络，包括输入层、两个串联的循环隐藏层以及线性输出层；再设计奖励函数；然后基于奖励函数使用mujoco仿真平台对构建的策略网络进行训练，初始化机器人姿态与地形，不同的地形均预设有不同的脚步序列；利用PPO算法更新策略网络；利用训练好的策略网络进行人形机器运动控制。本发明在已知目标脚步序列的条件下，通过策略网络与滑动窗口观测机制实现跨地形的稳定行走，实现了从环境理解到动作生成的闭环控制；设计的奖励函数能有效引导机器人形成稳定自然的步态行为，训练好的策略网络可直接迁移到实际机器人平台。

本发明授权基于足迹规划的人形机器人运动控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于足迹规划的人形机器人运动控制方法，其特征在于，具体步骤包括： 步骤1：构建策略网络 所述策略网络使用一个长短期记忆神经网络结构，包括四层结构，分别为输入层、两个串联的隐藏层以及一个线性输出层； 步骤2：设计奖励函数 所述奖励函数如式1所示： 1； 式1中为鼓励机器人在对应的相位阶段有正确的地面接触力；为鼓励机器人将脚准确地落在目标点附近；为鼓励机器人在摆动和支撑阶段保持合理的速度；为激励机器人的垂直高度维持在标准姿态的值；为惩罚当前动作与上一时刻动作的差异；为惩罚能耗；为惩罚不合理的碰撞；、、、、、、均为权重系数； 步骤3：训练策略网络 基于上述奖励函数使用mujoco仿真平台对构建的策略网络进行训练，利用PPO算法更新策略网络；先初始化机器人姿态与地形，不同的地形均预设有不同的脚步序列；采集机器人本体状态和当前时刻下未来两个时刻的脚步信息以及周期信号作为策略网络的输入，策略网络输出12个目标动作关节位置，利用奖励函数对策略网络输出结果进行评价，衡量动作或行为结果的优劣，利用PPO算法更新策略网络； 步骤4：利用训练好的策略网络进行人形机器运动控制。

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青岛大学，其通讯地址为：266001 山东省青岛市市南区宁夏路308号青岛大学浮山校区；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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