买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中信重工机械股份有限公司申请的专利一种基于强化学习的人形机器人双臂具身操作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：CN121061903B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511620817.3，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于强化学习的人形机器人双臂具身操作方法是由昂正湖;王涛;杨凡;胡国辉;刘天时;邢哲瀚;郭迈迈;张磊;程松鹤设计研发完成，并于2025-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的人形机器人双臂具身操作方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于强化学习的人形机器人双臂具身操作方法，属于机器人协同控制领域，使用轨迹块预测+时间集成融合的策略，用于双臂协调控制，提高了双臂操作的连续性与稳定性；在强化学习控制中，通过引入三维位姿轨迹生成与修正模块，在轨迹块层面进行三维空间的条件生成与去噪修正，保证生成轨迹的几何一致性与自然性；本发明还提供了的强化学习优化框架与仿真‑现实迁移流程，通过奖励+价值引导+迁移流程的系统集成，保证策略可部署性与安全性；与现有技术相比，本发明可显著提升双臂操作的自然性、协同性与成功率，泛化能力强，具备良好的仿真到现实迁移能力。

本发明授权一种基于强化学习的人形机器人双臂具身操作方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的人形机器人双臂具身操作方法，其特征在于，包括以下步骤： 1获取机器人多模态观测信息，包括视觉数据、关节状态、力觉信号及目标物体位姿； 2轨迹生成与优化： 2.1构建动作生成结构：采用基于序列建模的神经网络，通过输入历史若干步的机器人多模态序列，预测未来若干步双臂末端轨迹块，并在推理阶段对重叠预测的轨迹块进行加权融合生成平滑轨迹； 2.2在三维空间中对所述双臂末端轨迹块进行条件生成与去噪修正，保证轨迹符合几何约束并具有自然性； 2.3将生成的末端轨迹投影为关节命令，结合逆运动学与约束优化方法，满足关节限位、速度、加速度及碰撞条件； 3强化学习训练： 3.1构建综合奖励函数，所述综合奖励函数包括任务完成度奖励、双臂协同一致性奖励及动作平滑性奖励； 3.2采用强化学习策略优化方法对动作生成结构进行训练，以最大化期望回报；并在强化学习的交互采样阶段，利用价值函数对策略输出动作进行价值加权，引导采样分布向高价值区域偏移； 4安全执行与部署： 4.1在仿真环境中利用课程学习与域随机化进行训练； 4.2在部署前进行系统识别与参数校正，并进行策略蒸馏与延迟补偿； 4.3将优化后的策略部署至真实机器人，并通过安全约束层与恢复机制保证执行安全。

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中信重工机械股份有限公司，其通讯地址为：471039 河南省洛阳市涧西区建设路206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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。