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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京智源人工智能研究院申請(qǐng)的專利機(jī)器人示教學(xué)習(xí)方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120409535B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510924300.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N3/008；該發(fā)明授權(quán)機(jī)器人示教學(xué)習(xí)方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備是由郝東林;潘騰飛設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-04向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本機(jī)器人示教學(xué)習(xí)方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備在說明書摘要公布了：本申請(qǐng)公開了機(jī)器人示教學(xué)習(xí)方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備，屬于機(jī)器人控制技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：對(duì)原始示教信號(hào)進(jìn)行時(shí)間同步和去噪處理，獲得第一示教信號(hào)，將所述第一示教信號(hào)輸入至模態(tài)編碼器，得到隱狀態(tài)特征；基于所述隱狀態(tài)特征進(jìn)行線性加權(quán)，并通過非線性激活函數(shù)生成統(tǒng)一融合特征；基于所述統(tǒng)一融合特征，通過動(dòng)態(tài)規(guī)劃計(jì)算最小累計(jì)代價(jià)，確定對(duì)齊路徑和階段邊界，基于所述對(duì)齊路徑和階段邊界將所述統(tǒng)一融合特征切分成子任務(wù)；針對(duì)所述子任務(wù)，使用加權(quán)行為克隆損失進(jìn)行模型優(yōu)化，獲得優(yōu)化模型；采用自監(jiān)督時(shí)序一致性損失對(duì)優(yōu)化模型進(jìn)行自監(jiān)督學(xué)習(xí)。本申請(qǐng)?zhí)岣吡藱C(jī)器人示教學(xué)習(xí)的魯棒性和準(zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)機(jī)器人示教學(xué)習(xí)方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種機(jī)器人示教學(xué)習(xí)方法，其特征在于，包括： 對(duì)原始示教信號(hào)進(jìn)行時(shí)間同步和去噪處理，獲得第一示教信號(hào)，將所述第一示教信號(hào)輸入至模態(tài)編碼器，得到隱狀態(tài)特征； 基于所述隱狀態(tài)特征進(jìn)行線性加權(quán)，并通過非線性激活函數(shù)生成統(tǒng)一融合特征； 基于所述統(tǒng)一融合特征，通過動(dòng)態(tài)規(guī)劃計(jì)算最小累計(jì)代價(jià)，確定對(duì)齊路徑和階段邊界，基于所述對(duì)齊路徑和階段邊界將所述統(tǒng)一融合特征切分成子任務(wù)； 針對(duì)所述子任務(wù)，使用加權(quán)行為克隆損失進(jìn)行訓(xùn)練模型優(yōu)化，獲得優(yōu)化模型； 采用自監(jiān)督時(shí)序一致性損失對(duì)優(yōu)化模型進(jìn)行自監(jiān)督學(xué)習(xí)。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人北京智源人工智能研究院，其通訊地址為：100084 北京市海淀區(qū)成府路150號(hào)5層501號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。