深圳逐际动力科技有限公司王宇舟获国家专利权
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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强化学习的人形机器人运动控制模型训练方法、人形机器人运动控制方法、装置、设备、人形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：CN121447652B 。
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：202610006584.6，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于强化学习的人形机器人运动控制模型训练方法、人形机器人运动控制方法、装置、设备、人形机器人及存储介质是由王宇舟设计研发完成，并于2026-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于强化学习的人形机器人运动控制模型训练方法、人形机器人运动控制方法、装置、设备、人形机器人及存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种基于强化学习的人形机器人运动控制模型训练方法、人形机器人运动控制方法、装置、设备、人形机器人及存储介质，涉及机器人技术领域。该方法包括：从人形机器人的关节空间进行随机采样，并计算得到手臂末端的位姿数据；基于位姿数据的位置将其划分为多个分桶；为各分桶配置初始采样权重，并对指定区域的分桶权重进行调整；根据目标采样权重进行采样，获得指令数据集；利用指令数据集对基于强化学习的人形机器人运动控制模型进行训练。本公开通过调整指定区域的位姿数据在训练样本中的占比，使训练样本在工作空间中的分布更加均衡，从而提升控制策略在不同空间位置的位姿跟踪精度。
本发明授权基于强化学习的人形机器人运动控制模型训练方法、人形机器人运动控制方法、装置、设备、人形机器人及存储介质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运动控制模型训练方法，其特征在于，包括： 从人形机器人的关节空间进行随机采样，并基于采样结果计算得到机器人手臂末端的多个位姿数据； 基于各所述位姿数据的位置，将各所述位姿数据划分为多个分桶，每个分桶对应一个位置范围内的位姿数据集合； 为各所述分桶配置初始采样权重，并调整位置范围处于指定区域的分桶的初始采样权重，得到各所述分桶的目标采样权重； 基于各所述分桶的目标采样权重进行采样，获得指令数据集，并将所述指令数据集输入至基于强化学习的人形机器人运动控制模型进行训练。
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