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龍圖騰網獲悉北京人形機器人創新中心有限公司申請的專利高斯預測模型訓練方法、機器人強化學習方法及電子設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119903871B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510405574.5，技術領域涉及：G06N3/008；該發明授權高斯預測模型訓練方法、機器人強化學習方法及電子設備是由張強;郭宜劼;趙文;韓剛;孫靖愷設計研發完成，并于2025-04-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本高斯預測模型訓練方法、機器人強化學習方法及電子設備在說明書摘要公布了：本申請提供一種高斯預測模型訓練方法、機器人強化學習方法及電子設備，涉及人工智能技術領域。該方法包括：獲取第一預設視角的第一樣本圖像和第一目標視角的第二樣本圖像；根據第一樣本圖像采用預訓練高斯預測模型進行參數預測，得到第一預測高斯參數和第二預測高斯參數；根據第二預測高斯參數生成第一預測圖像；根據第一預測圖像和第二樣本圖像的第一訓練損失以及第一預測高斯參數和第二預測高斯參數的第二訓練損失，對預訓練高斯預測模型進行訓練，得到目標高斯預測模型，目標高斯預測模型用于部署于機器人，通過生成工作場景的場景高斯參數進行強化學習，確定機器人的動作。本申請可以生成高質量的環境表示參數，提高強化學習的效果。

本發明授權高斯預測模型訓練方法、機器人強化學習方法及電子設備在權利要求書中公布了：1.一種高斯預測模型訓練方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取訓練三維場景在第一預設視角的第一樣本圖像和第一目標視角的第二樣本圖像，所述第一目標視角為待生成預測圖像的視角，所述第一預設視角為所述第一目標視角的相鄰視角； 根據所述第一樣本圖像采用預訓練高斯預測模型進行參數預測，得到第一預測高斯參數和第二預測高斯參數，所述第二預測高斯參數是對所述第一預測高斯參數進行去噪后的屬性參數； 根據所述第二預測高斯參數生成所述第一目標視角的第一預測圖像； 根據所述第一預測圖像和所述第二樣本圖像，計算第一訓練損失； 根據所述第一預測高斯參數和所述第二預測高斯參數，計算第二訓練損失； 根據所述第一訓練損失和所述第二訓練損失，對所述預訓練高斯預測模型進行訓練，得到目標高斯預測模型，所述目標高斯預測模型用于部署于機器人，以使得所述機器人根據所述目標高斯預測模型生成工作場景的場景高斯參數，根據所述場景高斯參數進行強化學習，確定所述機器人的動作。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京人形機器人創新中心有限公司，其通訊地址為：101100 北京市通州區北京經濟技術開發區(通州)經海五路3號院13號樓6層610；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。