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龙图腾网获悉华院计算技术(上海)股份有限公司申请的专利一种人形机器人控制方法、系统、存储介质和程序产品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：CN119238533B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202411651055.9，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种人形机器人控制方法、系统、存储介质和程序产品是由王玉帛;沈旭立;曹培;虞钉钉;徐清;宣晓华设计研发完成，并于2024-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种人形机器人控制方法、系统、存储介质和程序产品在说明书摘要公布了：本发明提供一种人形机器人控制方法、系统、存储介质和程序产品，属于计算机视觉领域。其中方法包括：预处理专家动作数据，将专家动作数据处理成和目标机器人骨骼架构相当的专家数据；在仿真环境中采用人形结构搭建机器人，配置机器人的关节参数，每个关节自由度由独立的物理控制模块进行控制；构建机器人的策略表征方法，包括状态空间、动作空间、奖励函数、多帧式控制方式；对机器人进行初始化；最小化每帧上的机器人动作与专家动作间的差异，最大化奖励函数，驱动机器人学习。本发明可以辅助人形机器人的学习过程，使得机器人可以在完成任务的同时拟人化，并且训练速度有所提升。

本发明授权一种人形机器人控制方法、系统、存储介质和程序产品在权利要求书中公布了：1.一种人形机器人控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 预处理专家动作数据，将专家动作数据处理成和目标机器人骨骼架构相当的专家数据； 在仿真环境中采用人形结构搭建机器人，配置机器人的关节参数，每个关节自由度由独立的物理控制模块进行控制； 构建机器人的策略表征方法，包括状态空间、动作空间、奖励函数、多帧式控制方式； 所述状态空间包括骨盆相对于地面原点的位置、每段刚体的质心位置、旋转信息、线速度信息、角速度信息、时间变量； 所述多帧式控制方式包括： 将当前状态之前帧的历史状态拼接在一起，组成一个新的特征向量，作为策略网络的输入，捕捉动作间的时序信息； 所述策略网络的输入表征为： ； 其中，表示将当前状态的前帧历史状态拼接后组成的状态向量； 所述策略网络包括全连接网络、若干个LSTM模块和线性层网络； 在仿真环境模拟更新的每一步，将时序信息送入策略网络中，策略网络输出动作分布均值，然后从动作分布中采样生成一个动作； 所述动作分布表征为： ； 其中，为动作值，具体意义为关节旋转；s为仿真环境返回的机器人状态值；为状态到动作的条件概率分布，被建模为高斯分布；均值为由网络输出的，方差为一个固定的初始值； 对机器人进行初始化； 最小化每帧上的机器人动作与专家动作间的差异，最大化奖励函数，驱动机器人学习。

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