人形机器人运动控制强化学习方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202511051822.7

申请日：

2025-07-29

公开(公告)号：

CN120588241A

公开(公告)日：

2025-09-05

发明(设计)人：

李秀晏博朱海尔李翔

申请人：

清华大学深圳国际研究生院

申请人地址：

518055 广东省深圳市南山区桃源街道丽水路2279号

IPC主分类号：

B25J9/16

IPC分类号：

代理机构：

深圳新创友知识产权代理有限公司 44223

代理人：

王震宇

法律状态：

公开

国省代码：

北京市市辖区

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2025-09-05	公开	公开
2025-09-23	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):B25J 9/16申请日:20250729

共 50 条

[1]

一种基于强化对比学习算法的人形机器人运动控制方法 [P].

贾理淦 ;

匡敏驰 ;

高龙杰 ;

赵梦珂 ;

吴雨天 ;

许晨舟 .

中国专利 :CN120196119A ,2025-06-24

[2]

一种人形机器人强化学习步态控制方法及系统 [P].

杨天博 ;

佟玉闯 ;

张正涛 .

中国专利 :CN121050241A ,2025-12-02

[3]

基于数据降维技术的机器人强化学习运动控制方法 [P].

秦家虎 ;

虞健兰 ;

刘轻尘 ;

韩睿天 ;

李曼 .

中国专利 :CN116834020B ,2025-08-26

[4]

一种四足机器人运动控制的强化学习方法 [P].

龚声蓉 ;

杜鑫 ;

刘纯平 ;

司亚利 ;

刘威 ;

李菊 .

中国专利 :CN118377221A ,2024-07-23

[5]

机器人运动决策的离线强化学习方法及控制方法 [P].

李文 ;

王正 ;

段立新 ;

孙翔宇 .

中国专利 :CN118504652B ,2024-11-19

[6]

机器人运动决策的离线强化学习方法及控制方法 [P].

李文 ;

王正 ;

段立新 ;

孙翔宇 .

中国专利 :CN118504652A ,2024-08-16

[7]

基于深度强化学习的机器人运动控制方法及系统 [P].

张伟 ;

宋然 ;

谭文浩 ;

方兴 ;

陈腾 ;

郑宇 ;

李贻斌 .

中国专利 :CN113093779B ,2021-07-09

[8]

基于强化学习的两栖四足机器人运动模态切换方法 [P].

么庆丰 ;

张奇峰 ;

田启岩 .

中国专利 :CN120909283A ,2025-11-07

[9]

基于强化学习的四足机器人抗扰动运动控制方法 [P].

么庆丰 ;

张奇峰 ;

田启岩 .

中国专利 :CN120871617A ,2025-10-31

[10]

基于强化学习和信息瓶颈的机器人运动控制方法、装置 [P].

刘华平 ;

游帮 ;

黄康尧 .

中国专利 :CN120560016A ,2025-08-29

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