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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于人类动作预测模型的多指灵巧手操作强化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：CN121492070B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610037406.X，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于人类动作预测模型的多指灵巧手操作强化学习方法是由章国锋;洪郑栋设计研发完成，并于2026-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人类动作预测模型的多指灵巧手操作强化学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人类动作预测模型的多指灵巧手操作强化学习方法，属于人形机器人灵巧手具身操作领域。利用带有人手和物体三维位姿标注的数据训练一个人类动作预测模型，用于可泛化地生成人手与物体交互的三维轨迹。利用此轨迹构建通用奖励函数，用于在仿真中训练灵巧手强化学习策略。然后通过仿真参数域随机化和课程学习提高策略从仿真到现实的迁移能力，将训练得到的强化学习策略部署在真实世界机器人上。本方案通过引入对被操作物体的未来姿态的理解，将人手和物体的交互过程作为一个整体来预测，并基于此构建统一、简洁、高效的奖励函数，适用于不同的操作任务、不同类型的灵巧手，具有泛化性强、成功率高、奖励函数通用性强等优点。

本发明授权基于人类动作预测模型的多指灵巧手操作强化学习方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人类动作预测模型的多指灵巧手操作强化学习方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：利用带三维位姿标注的人类操作数据训练一个人类动作预测模型，所述人类动作预测模型能够根据输入的人手位姿、物体位姿及物体几何特征，以自回归的方式同步预测未来时间步的人手位姿与物体位姿； 步骤2：在物理仿真环境中，获取当前物体位姿与灵巧手状态，将灵巧手状态转化为人手MANO参数表示，并与物体位姿、物体几何特征一同进行坐标空间规范化及旋转表示连续化处理，形成与训练数据一致的输入格式；调用预训练的人类动作预测模型，同步生成未来时间步的人手位姿与被操作物体位姿，再将预测的人手位姿映射为适用于机器人控制的灵巧手的关节角度和手腕位姿； 步骤3：基于步骤2预测得到的灵巧手的关节角度和手腕位姿、以及被操作物体位姿构建强化学习的通用奖励函数，所述通用奖励函数包括手腕跟随奖励函数、物体跟随奖励函数以及接触奖励函数；并以当前观测状态为输入，基于通用奖励函数引导强化学习算法训练一个操作策略网络，在训练过程中，引入仿真环境域随机化技术与针对物体初始位姿的课程学习技术； 步骤4：将训练好的操作策略网络部署到真实机器人平台。

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