深圳逐际动力科技有限公司俞涛获国家专利权
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龙图腾网获悉深圳逐际动力科技有限公司申请的专利基于深度强化学习的机器人运动控制策略网络训练方法、机器人运动控制方法、装置、设备、机器人及存储介质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：CN121361098B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511935397.8，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于深度强化学习的机器人运动控制策略网络训练方法、机器人运动控制方法、装置、设备、机器人及存储介质是由俞涛;姚秀勇设计研发完成，并于2025-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度强化学习的机器人运动控制策略网络训练方法、机器人运动控制方法、装置、设备、机器人及存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供一种基于深度强化学习的机器人运动控制策略网络训练方法、机器人运动控制方法、装置、设备、机器人及存储介质，涉及机器人技术领域。本公开通过引入前向预测模型并与运动控制策略网络共享编码器输出特征，通过前向预测模型的状态损失与运动控制策略网络的策略损失的综合损失更新编码器、运动控制策略网络以及前向预测模型的参数，使运动控制策略网络在训练过程中能够自主学习和适应环境的变化，加快策略网络的策略收敛速度，提高样本的利用率、训练效率与泛化能力，使得机器人在执行动作序列时可生成良好的连贯平滑的姿态过渡动作，降低了动作突变或姿态切换僵硬的发生概率，提升机器人运动过程中动作的自然性与连续性。
本发明授权基于深度强化学习的机器人运动控制策略网络训练方法、机器人运动控制方法、装置、设备、机器人及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的机器人运动控制策略网络训练方法，其特征在于，包括： 获取机器人的历史状态数据并输入至编码器，以得到第一表征特征，所述历史状态数据为所述机器人的本体感知数据； 对所述历史状态数据进行采样，得到采样状态数据，并对所述采样状态数据进行增强处理后输入至所述编码器，以得到第二表征特征； 将所述第一表征特征输入至运动控制策略网络以生成动作策略，以及，将所述第二表征特征输入至前向预测模型中以生成多个未来时间步的预测状态数据； 基于所述多个未来时间步的预测状态数据与真实状态数据之间的差异计算第一损失以及基于所述运动控制策略网络输出的动作策略计算第二损失，并根据所述第一损失以及所述第二损失，更新所述编码器、所述运动控制策略网络以及所述前向预测模型的参数。
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