中国科学院自动化研究所徐靖凯获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利基于模仿学习的机器人技能持续学习方法和装置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：CN119589681B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202411975691.7，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于模仿学习的机器人技能持续学习方法和装置是由徐靖凯;聂祥丽;乔红设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于模仿学习的机器人技能持续学习方法和装置在说明书摘要公布了：本公开涉及一种基于模仿学习的机器人技能持续学习方法和装置，所述方法包括：依次针对多个任务中的每个任务，在满足预设终止条件之前循环执行以下操作：将观测图像、状态信息、预先获取的当前任务的文本指令、以及当前任务的技能编码本输入到模仿学习策略网络，预测得到当前时刻机器人的动作信息，其中，当前任务的技能编码本是预先初始化的多个可学习的子技能向量，在具有先前任务的情况下，包含先前任务的技能编码本的技能信息；基于预测得到的机器人的动作信息和专家演示数据中机器人的真实动作信息计算损失；基于损失对模仿学习策略网络和当前任务的技能编码本进行更新。解决了技能选择不灵活、人为设计技能难以抽象子技能层次结构等问题。
本发明授权基于模仿学习的机器人技能持续学习方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于模仿学习的机器人技能持续学习方法，其特征在于，所述方法包括： 依次针对多个任务中的每个任务，在满足预设终止条件之前循环执行以下操作： 获取当前时刻机器人的观测图像和状态信息； 将所述观测图像、所述状态信息、预先获取的当前任务的文本指令、以及当前任务的技能编码本输入到模仿学习策略网络，预测得到当前时刻所述机器人的动作信息，其中，当前任务的所述技能编码本是预先初始化的多个可学习的子技能向量，在具有先前任务的情况下，包含先前任务的技能编码本的技能信息； 基于预测得到的所述机器人的动作信息和专家演示数据中所述机器人的真实动作信息计算损失； 基于所述损失对所述模仿学习策略网络和当前任务的所述技能编码本进行更新，以执行所述机器人的技能持续学习过程。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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