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龙图腾网恭喜浙江有鹿机器人科技有限公司申请的专利基于数据驱动的机器人闭环联合优化方法及系统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：CN119328777B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202411896331.8，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于数据驱动的机器人闭环联合优化方法及系统是由杨真;叶腾驹;李诗雯;王景珂;董子超;于开丞;陈俊波设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据驱动的机器人闭环联合优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于数据驱动的机器人闭环联合优化方法及系统，包括：将获取的特定任务描述进行解析，生成三维场景信息；将特定任务描述拆解为多个子任务并基于子任务的类型通过大语言模型生成子任务执行策略后执行子任务；获取子任务的类型和三维场景信息，通过视觉算法识别目标对象的位置和姿态；将目标对象的位置和姿态与执行子任务获得的输出信息进行融合，使用强化学习算法持续对子任务执行策略进行优化调整。本发明的有益效果是：大幅提高训练效率与策略泛化能力，显著提升了任务的完成率，在提高策略准确性的同时，减少了对单独模块优化的依赖。该闭环系统显著减少了累积误差，使得机器人能够更加稳定、精确地完成复杂任务。

本发明授权基于数据驱动的机器人闭环联合优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于数据驱动的机器人闭环联合优化方法，其特征在于，包括：将获取的特定任务描述进行解析，生成三维场景信息；将特定任务描述拆解为多个子任务并基于子任务的类型通过大语言模型生成子任务执行策略后执行子任务；获取子任务的类型和三维场景信息，通过视觉算法识别目标对象的位置和姿态；将目标对象的位置和姿态与执行子任务获得的输出信息进行融合，使用强化学习算法不断的对子任务执行策略进行优化调整，包括：通过查询大语言模型，根据预设的提示语生成强化学习子任务的奖励函数，默认使用近端策略优化算法，通过优化策略的参数，直接生成有效的控制信号，通过具有相对全局视角的策略预测约束近端策略优化算法的最佳未来动作；所述通过具有相对全局视角的策略预测约束近端策略优化算法的最佳未来动作包括：基于视觉的策略使用当前状态的第三人称RGB-D图像作为观测；基于抓取位置生成末端执行器的下一步动作at+1；使用LPMO衡量观测与下一步动作at+1之间的差异，其公式表示如下： 其中，T表示时间同步，t表示时间同步索引，α和β为权重系数，DKL表示散度，表示在给定状态下策略生成的动作概率分布，表示基于视觉的策略在状态下采取动作α的概率，表示基于控制策略在时间步生成的动作，表示基于视觉策略生成的动作。

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