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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于模型的机器人操作技能参数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：CN116749194B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202310870746.7，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于模型的机器人操作技能参数学习方法是由熊蓉;赵英豪;周忠祥;王越设计研发完成，并于2023-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模型的机器人操作技能参数学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于模型的机器人操作技能参数学习方法，包括单一技能的策略学习模块、任务技能的参数学习模块，单一技能的策略学习模块包括面向物体的表征模型和以语义目标为条件的策略模型，任务技能的参数学习模块包括隐式状态转移模型学习模块和技能参数在线规划模块；本发明单一语义技能策略学习模块将表征学习和强化学习相结合，将视觉输入到当前系统状态的逻辑表征的推理转化和面向任务的机器人策略学习相结合，生成满足目标逻辑状态的动作参数。使用强化学习方法，避免了大量的模型设计与处理以及对专家示教数据的需求，并且基于操作知识库对技能的动作序列进行预定义，缩小动作的搜索空间，降低智能体的探索负担。

本发明授权一种基于模型的机器人操作技能参数学习方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模型的机器人操作技能参数学习方法，其特征在于，包括单一技能的策略学习模块、任务技能的参数学习模块； 所述的单一技能的策略学习模块包括面向物体的表征模型和以语义目标为条件的策略模型； 所述的任务技能的参数学习模块包括隐式状态转移模型学习模块和技能参数在线规划模块； 其中单一技能的策略学习模块可训练得到多个单一语义技能的策略模型，作为预训练的先验模块，服务于后续任务技能的参数学习模块； 所述的单一技能的策略学习模块，利用表征学习对环境中各物体进行空间关系的表征，训练得到面向物体的表征模型，并借助表征模型中的编码器来编码环境观测，使用强化学习方法训练智能体，使其能以用户给定的单一语义技能目标为条件生成对应任务的动作参数，得到多个策略模型； 所述的任务技能的参数学习模块，采用监督学习训练隐式空间上的状态转移模型，其中隐式空间基于表征模型的编码器得到，表征不同技能动作参数对环境状态的影响；利用隐式状态转移模型对动作参数执行后的环境状态进行多步预测，借助表征模型中的解码器对预测得到的隐式状态进行解码，将解码出的符号状态作为规划目标，采用规划方法规划出给定技能序列中每一步合适的动作参数，能依次实现用户所指定的各个语义目标。

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