恭喜山東能源集團有限公司;山東大學范建國獲國家專利權
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龍圖騰網恭喜山東能源集團有限公司;山東大學申請的專利基于強化學習的步態學習方法、系統、設備及存儲介質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：CN119474884B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23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：202510052267.3，技術領域涉及：G06F18/214；該發明授權基于強化學習的步態學習方法、系統、設備及存儲介質是由范建國;徐加利;張偉;譚文浩;范金秋;魏致遠;房體育;程吉禹;李騰;王佳程設計研發完成，并于2025-01-14向國家知識產權局提交的專利申請。
本基于強化學習的步態學習方法、系統、設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明涉及四足機器人技術領域，具體提供一種基于強化學習的步態學習方法、系統、設備及存儲介質，包括：收集歷史專家策略執行過程中產生的多種狀態作為初始化狀態；利用預構建的深度強化學習模型，基于所述初始化狀態執行步態學習，得到步態控制策略。本發明豐富了深度強化學習模型的初始狀態，提升了學習得到的步態控制策略的適應性。
本發明授權基于強化學習的步態學習方法、系統、設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種基于強化學習的步態學習方法，其特征在于，包括：收集歷史專家策略執行過程中產生的多種狀態作為初始化狀態；利用預構建的深度強化學習模型，基于所述初始化狀態執行步態學習，得到步態控制策略；收集歷史專家策略執行過程中產生的多種狀態作為初始化狀態，包括：收集歷史專家策略執行過程中產生的狀態，所述狀態包括四足機器人各連桿的位置、姿態、角度和角速度；將所述狀態編譯為初始狀態元組，并將所述初始狀態元組保存至初始狀態庫；對初始狀態庫中的初始狀態元組進行聚類，在聚類完成后的各個類別中均勻挑選代表性狀態作為學習周期的初始化狀態；在聚類過程中，計算不同狀態之間的距離時，引入動量而非速度衡量不同狀態間的距離，即對于狀態,,,，在計算該狀態與其他狀態距離時，使用,,,作為計算基準，其中，為位置,為姿態,為速度,為角速度,為質量，為轉動慣量。
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山東能源集團有限公司;山東大學，其通訊地址為：250000 山東省濟南市高新區舜華路28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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