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状态表示学习的机器人运动控制策略网络训练方法及装置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：CN121267944B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511853527.3，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于状态表示学习的机器人运动控制策略网络训练方法及装置是由俞涛设计研发完成，并于2025-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于状态表示学习的机器人运动控制策略网络训练方法及装置在说明书摘要公布了：本公开提供了一种基于状态表示学习的机器人运动控制策略网络训练方法及装置，涉及机器人技术领域。该方法包括：在训练阶段获取特权状态与本体感知状态，并对特权状态执行零掩码处理以构造掩码状态。将特权状态与其掩码状态分别输入共享权重的策略编码器，并进一步经由预测器生成预测向量。在此基础上，基于预测向量与对端表示向量构建对比损失函数，并根据对比损失函数对策略编码器的参数进行更新。本公开能够促使本体感知状态在嵌入空间中形成更加具有判别性与任务相关性的分布，提升对关键动态变化的表达能力，进而提升控制策略网络生成的动作策略的准确性与稳定性。
本发明授权基于状态表示学习的机器人运动控制策略网络训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于状态表示学习的机器人运动控制策略网络训练方法，其特征在于，状态表示学习模型框架包括策略编码器以及预测器；所述方法包括： 获取机器人在当前时间步的本体感知状态和特权状态； 对所述特权状态进行零掩码处理，得到与所述特权状态对应的掩码状态，所述零掩码处理包括将所述特权状态中不属于所述本体感知状态的至少部分置为零； 将所述特权状态和所述掩码状态分别输入共享权重的所述策略编码器以生成对应的第一表示向量与第二表示向量； 将所述第一表示向量与所述第二表示向量分别输入所述预测器以获得对应的第一预测向量与第二预测向量； 基于所述第一预测向量与所述第二表示向量以及所述第二预测向量与所述第一表示向量计算对比损失函数，并基于所述对比损失函数更新所述策略编码器的参数。
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