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龍圖騰網恭喜西安交通大學申請的專利一種可持續學習的人體運動預測方法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：CN114758195B 。

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：202210505137.7，技術領域涉及：G06V10/774；該發明授權一種可持續學習的人體運動預測方法是由蘭旭光;許杰;王仕鴻;陳星宇;張家豪設計研發完成，并于2022-05-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種可持續學習的人體運動預測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種可持續學習的人體運動預測方法，以傳感器捕捉的人體關節點運動軌跡為輸入，使用循環神經網絡給出未來數秒的運動預測及其認知不確定性與隨即不確定性，保存捕捉的運動軌跡使模型完成持續學習的訓練。利用貝葉斯神經網絡對觀察到的人類運動的各種不確定性進行建模，以實現安全地在線地收集互動數據。記憶管理模塊在一個有限的內存空間中維護了一個固定大小的知識樣本庫，樣本采集模塊在知識樣本庫和數據流中進行數據采樣，參數更新模塊基于知識蒸餾算法使得算法具有持續學習的能力。本發明使機器人具有在線的獨立自主的持續學習能力，在與人交互中持續提升人體運動預測能力，以提高智能機器人作業和與人交互的安全性與可靠性。

本發明授權一種可持續學習的人體運動預測方法在權利要求書中公布了：1.一種可持續學習的人體運動預測方法，其特征在于，包含緩存管理階段、策略采樣階段和參數更新階段；根據模型認知不確定性計算樣本，包含緩存中的數據與在線收集的采樣權重；模型使用知識蒸餾技術進行持續學習的參數更新；更新緩存以維護人體運動模式的數據分布；保存人機交互中的人體運動數據；緩存管理階段包括：保存交互收集到的人體運動數據流，每隔一段時間，采用10分鐘，以25fps計，預計最多有15K個時間步的數據，以時間步75為窗口滑動，其中輸入時間步為50，對應的真實未來時間步為25，即可得到數個樣本數據；將這期間收集到的數據發給策略采樣器；策略權重采樣器分別計算當前神經網絡模型對一個內部維護的數據庫和新收集數據的響應，其利用響應的認知不確定性反映了模型對該樣本的熟悉程度確定樣本的采樣權重，認知不確定性為模型對同一輸入給出不同預測的樣本方差，采樣權重具體是通過對認知不確定性進行最大最小歸一化后得到的；在參數更新階段再從打包的數據隨機選擇一部分數據去隨機替換內部維護的數據庫中的數據，替換樣本數量＝緩存大小×本次采集樣本數÷總采集樣本數；以上完成了一次持續學習的過程，面對無限時間長度的人體運動交互數據流，只需要循環上面步驟即可。

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西安交通大學，其通訊地址為：710049 陜西省西安市咸寧西路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”。