北京智源人工智能研究院郝東林獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉北京智源人工智能研究院申請的專利機器人示教學習方法、系統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：CN120409535B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02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：202510924300.7，技術領域涉及：G06N3/008；該發明授權機器人示教學習方法、系統及電子設備是由郝東林;潘騰飛設計研發完成，并于2025-07-04向國家知識產權局提交的專利申請。
本機器人示教學習方法、系統及電子設備在說明書摘要公布了：本申請公開了機器人示教學習方法、系統及電子設備，屬于機器人控制技術領域。該方法包括：對原始示教信號進行時間同步和去噪處理，獲得第一示教信號，將所述第一示教信號輸入至模態編碼器，得到隱狀態特征；基于所述隱狀態特征進行線性加權，并通過非線性激活函數生成統一融合特征；基于所述統一融合特征，通過動態規劃計算最小累計代價，確定對齊路徑和階段邊界，基于所述對齊路徑和階段邊界將所述統一融合特征切分成子任務；針對所述子任務，使用加權行為克隆損失進行模型優化，獲得優化模型；采用自監督時序一致性損失對優化模型進行自監督學習。本申請提高了機器人示教學習的魯棒性和準確性。
本發明授權機器人示教學習方法、系統及電子設備在權利要求書中公布了：1.一種機器人示教學習方法，其特征在于，包括： 對原始示教信號進行時間同步和去噪處理，獲得第一示教信號，將所述第一示教信號輸入至模態編碼器，得到隱狀態特征； 基于所述隱狀態特征進行線性加權，并通過非線性激活函數生成統一融合特征； 基于所述統一融合特征，通過動態規劃計算最小累計代價，確定對齊路徑和階段邊界，基于所述對齊路徑和階段邊界將所述統一融合特征切分成子任務； 針對所述子任務，使用加權行為克隆損失進行訓練模型優化，獲得優化模型； 采用自監督時序一致性損失對優化模型進行自監督學習。
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智源人工智能研究院，其通訊地址為：100084 北京市海淀區成府路150號5層501號；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”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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