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龙图腾网获悉成都阿加犀智能科技有限公司申请的专利一种机器人模型训练方法、装置、设备及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：CN121303202B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511862630.4，技术领域涉及：G06N3/0455；该发明授权一种机器人模型训练方法、装置、设备及介质是由孙晓刚;康斌设计研发完成，并于2025-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机器人模型训练方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种机器人模型训练方法、装置、设备及介质，涉及机器人模型训练技术领域，能够解决现有机器人模型在训练过程中所存在的泛化性较差和准确率较低的问题。训练方法，包括：根据任务匹配值、及其各自对应的模型效率值，确定多个目标值，并确定待训练模型序列；根据需求动作和需求对象，生成目标仿真数据，并计算相似度，得到目标历史数据；根据目标仿真数据、目标历史数据和需求实时数据，对待训练模型序列中的待训练模型依次进行训练测试，直至获得大于预设阈值的训练测试值，训练测试完成。基于上述方法，提高了机器人训练的泛化性和准确率。

本发明授权一种机器人模型训练方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种机器人模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 根据各个模型任务向量集与需求向量的任务匹配值、及其各自对应的模型效率值，确定多个目标值，并根据各个所述目标值，确定待训练模型序列；所述目标值是指各个候选模型对应的综合性评分； 根据需求动作和需求对象，在仿真环境中生成目标仿真数据，并计算目标融合特征向量与历史数据向量的相似度，得到目标历史数据；所述目标融合特征向量是指融合任务特征与机器人本体特征，而生成的高维向量； 其中，所述根据需求动作和需求对象，在仿真环境中生成目标仿真数据，包括： 根据视觉语言模型，对用户需求文本和用户需求图像进行语义解析，得到所述需求动作和所述需求对象，并根据所述仿真环境，建立所述需求动作和所述需求对象对应的仿真场景； 将用户需求文件导入所述仿真场景，并添加物理引擎和场景噪声，得到目标仿真环境； 根据所述目标仿真环境，生成所述目标仿真数据； 所述计算目标融合特征向量与历史数据向量的相似度，得到目标历史数据，包括： 基于双塔Transformer架构，分别对用户需求文本和用户需求图像、以及用户需求文件进行编码，得到对应的需求特征向量和模型特征向量，并基于交叉注意力机制，对所述需求特征向量和所述模型特征向量进行融合，得到所述目标融合特征向量； 根据多个历史数据，确定各自对应的所述历史数据向量，并对所述目标融合特征向量和所述历史数据向量进行相似度计算，得到对应的相似值； 确定数值大于预设相似阈值的所述相似值为目标相似值，并确定所述目标相似值对应的所述历史数据为所述目标历史数据； 根据所述目标仿真数据、所述目标历史数据和需求实时数据，对所述待训练模型序列中的待训练模型依次进行训练测试，直至获得大于预设阈值的训练测试值，训练测试完成。

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