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龙图腾网获悉科大讯飞股份有限公司申请的专利运行控制模型训练方法、机器人运行控制方法和系统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：CN119748447B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202411939985.4，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权运行控制模型训练方法、机器人运行控制方法和系统是由刘迪源;潘嘉;季超设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本运行控制模型训练方法、机器人运行控制方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种运行控制模型训练方法、机器人运行控制方法和系统，其中方法包括：根据仿真机器人的第一样本状态信息和各动作任务对应的奖励函数，分别对初始策略网络进行强化学习训练，得到各动作任务对应的目标策略网络；根据仿真机器人的第二样本状态信息、预设训练任务对应的任务标签，以及各动作任务对应的目标策略网络输出的第二样本状态信息对应的期望动作信息，对初始运行控制模型进行迁移学习、强化学习训练和模仿学习的联合训练；根据训练后的初始运行控制模型，构建运行控制模型。本发明实现通过多训练任务的联合训练，可实现机器人的多任务兼容处理的同时，保证机器人不同动作任务之间的平滑切换，有效提高了机器人运行控制的性能。

本发明授权运行控制模型训练方法、机器人运行控制方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种运行控制模型训练方法，其特征在于，包括： 根据仿真机器人的第一样本状态信息，以及各动作任务对应的奖励函数，分别对初始策略网络进行强化学习训练，得到各所述动作任务对应的目标策略网络；所述动作任务包括站立任务或行走任务，所述行走任务对应的奖励函数包括第一奖励函数和第二奖励函数，所述站立任务对应的奖励函数包括所述第一奖励函数；所述第一奖励函数是基于所述仿真机器人对应的动作参数构建形成的奖励函数，所述第二奖励函数是基于所述仿真机器人对应的环境交互信息构建形成的奖励函数； 根据所述仿真机器人的第二样本状态信息、预设训练任务对应的任务标签，以及各所述动作任务对应的目标策略网络输出的所述第二样本状态信息对应的期望动作信息，对初始运行控制模型进行迁移学习、强化学习训练和模仿学习的联合训练； 根据训练后的初始运行控制模型，构建运行控制模型，所述运行控制模型用于控制实体机器人在不同所述动作任务下执行不同的运动控制动作； 其中，所述第一样本状态信息和所述第二样本状态信息中的各样本状态信息均包含样本本体信息和样本速度命令。

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