恭喜中国人民解放军国防科技大学李聪获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网恭喜中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于风险敏感强化学习的机器人安全规划控制方法及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：CN119472297B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-11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：202510006794.0，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于风险敏感强化学习的机器人安全规划控制方法及系统是由李聪;陆阳;张兴龙;徐昕;杨一赫设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于风险敏感强化学习的机器人安全规划控制方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于风险敏感强化学习的机器人安全规划控制方法及系统。所述方法包括：根据机器人数据构建机器人深度增量模型；机器人安全规划控制架构包括规划层和控制层；在规划层以机器人深度增量模型为约束条件设计参考轨迹；根据专家经验确定控制层的追踪误差上下界，利用追踪误差上下界构建用于碰撞检测的缓冲区；在控制层基于缓冲区大小构建风险敏感函数，以风险敏感函数为基础构建表征以能量最优和特定性能追踪参考轨迹的最优值函数；对最优值函数进行求解，得到作用在机器人上用于追踪的输入，驱动机器人安全完成既定任务。采用本方法能够提高机器人的既定任务过程中安全性和精度。
本发明授权基于风险敏感强化学习的机器人安全规划控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于风险敏感强化学习的机器人安全规划控制方法，其特征在于，所述方法包括：获取机器人数据；根据所述机器人数据构建机器人深度增量模型；构建机器人安全规划控制架构；所述机器人安全规划控制架构包括规划层和控制层；在所述规划层以机器人深度增量模型为约束条件设计参考轨迹；根据专家经验确定控制层的追踪误差上下界，利用所述追踪误差上下界构建用于碰撞检测的缓冲区；在所述控制层基于缓冲区大小构建风险敏感函数，以风险敏感函数为基础构建表征以能量最优和特定性能追踪参考轨迹的最优值函数；对所述最优值函数进行求解，得到作用在机器人上用于追踪的输入，驱动机器人安全完成既定任务。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军国防科技大学，其通讯地址为：410073 湖南省长沙市开福区德雅路109号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号