复旦大学翟鹏获国家专利权
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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利一种基于关键帧引导的四足机器人鲁棒自适应多技能学习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：CN121523059B 。
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：202610042873.1，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种基于关键帧引导的四足机器人鲁棒自适应多技能学习方法是由翟鹏;魏潇逸;张立华;胡佳斌;刘本林设计研发完成，并于2026-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于关键帧引导的四足机器人鲁棒自适应多技能学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于关键帧引导的四足机器人鲁棒自适应多技能学习方法，包括：确定多技能学习的目标关键帧集合。在平坦地形环境下，根据技能任务价值对关键帧进行概率采样生成技能指令，并控制四足机器人执行动作，收集训练轨迹分别存入策略学习与自模仿学习经验回放池。通过策略学习循环对策略网络和价值函数网络进行训练；通过自模仿学习循环对自模仿学习鉴别器网络进行训练以提取高质量轨迹。完成平坦地形训练后，进入复杂地形环境，在已训练策略网络和自模仿学习鉴别器网络的引导下进行自适应训练，实现技能基元向复杂环境的迁移。该方法可有效兼顾多技能学习与地形适应能力，提升四足机器人的鲁棒性、灵活性及多任务执行性能。
本发明授权一种基于关键帧引导的四足机器人鲁棒自适应多技能学习方法在权利要求书中公布了：1.一种基于关键帧引导的四足机器人鲁棒自适应多技能学习方法，其特征在于，包括以下步骤： 确定多技能学习的目标关键帧集合，并初始化网络参数、策略学习经验回放池与自模仿学习经验回放池； 在平坦地形环境下，基于目标关键帧集合，根据技能任务价值进行概率采样，生成技能指令； 基于生成的技能指令，控制四足机器人与平坦地形环境交互，收集训练轨迹，并分别存入策略学习经验回放池与自模仿学习经验回放池； 基于策略学习经验回放池执行策略学习循环，对四足机器人的策略网络和价值函数网络进行训练，在单策略中学习各种技能；所述价值函数网络包括任务评价器网络与模仿评价器网络； 基于自模仿学习经验回放池执行自模仿学习鉴别器学习循环，对自模仿学习鉴别器网络进行训练； 在完成平坦地形环境下的预设训练后，进入复杂地形环境下的训练阶段，在复杂地形环境中基于已训练的策略网络与自模仿学习鉴别器网络，对四足机器人进行自适应训练。
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