深圳逐際動力科技有限公司韓文武獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉深圳逐際動力科技有限公司申請的專利機器人離地狀態檢測模型訓練方法及裝置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：CN120503217B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202511006980.0，技術領域涉及：B25J9/16；該發明授權機器人離地狀態檢測模型訓練方法及裝置是由韓文武;呂秀林設計研發完成，并于2025-07-22向國家知識產權局提交的專利申請。
本機器人離地狀態檢測模型訓練方法及裝置在說明書摘要公布了：本公開提供了一種機器人離地狀態檢測模型訓練方法及裝置，涉及傳感器及機器人技術領域。該方法包括：在訓練環境中通過對機器人分別施加豎向外力和橫向外力以獲取兩類訓練樣本數據，將訓練樣本數據中的模擬運動感知數據輸入至待訓練神經網絡模型，得到預測的機器人離地狀態以及類別。最終根據模型預測結果與真實標簽構建聯合損失函數，并以此優化神經網絡參數，從而訓練得到可同時判斷離地狀態與離地類別的檢測模型。本公開可以實現機器人離地狀態與離地類別的聯合識別，進而支撐機器人在多種離地場景中的快速判斷與響應決策。
本發明授權機器人離地狀態檢測模型訓練方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種機器人離地狀態檢測模型訓練方法，其特征在于，包括： 在訓練環境中，向機器人施加豎向外力以獲取第一訓練樣本數據；其中，所述第一訓練樣本數據包括模擬運動感知數據以及第一類別機器人離地狀態； 在訓練環境中，向機器人施加橫向外力以獲取第二訓練樣本數據；其中，所述第二訓練樣本數據包括模擬運動感知數據以及第二類別機器人離地狀態； 將所述模擬運動感知數據輸入至待訓練神經網絡模型，以使所述待訓練神經網絡模型輸出預測的機器人離地狀態以及類別； 根據預測的機器人離地狀態和類別以及各所述訓練樣本數據中的機器人離地狀態和類別計算聯合損失，并根據所述聯合損失更新所述待訓練神經網絡模型以得到機器人離地狀態檢測模型。
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深圳逐際動力科技有限公司，其通訊地址為：518057 廣東省深圳市南山區西麗街道曙光社區智谷研發樓F棟2304；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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