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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于并行计算的人形机器人全身控制强化学习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：CN121589834B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202610131223.4，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于并行计算的人形机器人全身控制强化学习方法及系统是由卿梓易;韩志敏;连文康;邓传祺设计研发完成，并于2026-01-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于并行计算的人形机器人全身控制强化学习方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于并行计算的人形机器人全身控制强化学习方法及系统，方法包括构建计算关节连杆空间惯性张量的CasADi表达式；构建质心位置和质心动量的CasADi符号表达式；将表达式和符号表达式转换为CUDA内核并编译成可执行文件；在训练环境初始化时，导入CasADi表达式和符号表达式的CUDA内核并开辟GPU内存空间；在连杆的质量和质心域随机化后调用CasADi表达式并行计算每个环境的关节空间惯性张量；每次仿真步后调用CasADi符号表达式并行计算每个环境的质心位置和质心动量；结合质心位置和质心动量计算奖励函数；将奖励函数引入强化学习训练，得到机器人全身控制策略，本发明提高了GPU的利用率。

本发明授权基于并行计算的人形机器人全身控制强化学习方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于并行计算的人形机器人全身控制强化学习方法，其特征在于：包括以下运行步骤： 构建计算关节连杆空间惯性张量的CasADi表达式； 构建质心位置和质心动量的CasADi符号表达式； 将CasADi表达式和CasADi符号表达式转换为CUDA内核并编译成可执行文件； 在训练环境初始化时，导入CasADi表达式和CasADi符号表达式的CUDA内核并开辟GPU内存空间； 在连杆的质量和质心域随机化后调用CasADi表达式并行计算每个环境的关节空间惯性张量； 在每次仿真步后调用CasADi符号表达式并行计算每个环境的质心位置和质心动量； 结合质心位置和质心动量计算奖励函数； 所述奖励函数包括在行走策略中构造的线动量跟踪奖励、角动量奖励、在站立策略中构造的线动量变化率跟踪惩罚； 将奖励函数引入强化学习训练，得到机器人全身控制策略； 构建计算关节连杆空间惯性张量的CasADi表达式包括： 在机器人的通用机器人描述格式中，读取机器人在初始零位下每个连杆质心处的惯性张量； 创建表示新的质心位置符号变量和新的连杆的总质量， 计算新的质心位置下的惯性张量； 定义关节与连杆坐标重合，得到关节坐标下的连杆的惯性张量和关节在局部坐标系下的空间惯性张量； 最后利用各个连杆新的质心位置、各个连杆新的总质量、各个关节的空间惯性张量、机器人总质量构建CasADi表达式； 构建质心位置和质心动量的CasADi符号表达式包括： 在机器人的通用机器人描述格式中，读取机器人在初始零位下各个关节的空间变换，所述空间变换为父关节在子关节系下的变换； 通过初始化各个关节的刚体复合惯性张量，更新各个关节的空间变换； 再通过空间变换，递归更新刚体复合惯性张量，得到在质心处的刚体复合惯性张量； 基于质心位置令质心在世界系下实现空间变换，进而通过递归得到质心相对于每个关节下的变换；同时得到质心动量矩阵； 最后利用质心在世界坐标系下的位置、质心动量、包含机器人机体的线位移和四元数和各关节的电机角度的广义位置、包含机器人机体的线速度和角速度以及各关节电机的角速度的广义速度、各个关节的空间惯性张量构建CasADi符号表达式； 转换为CUDA内核并编译成可执行文件包括：利用由输入内存、中间内存、输出内存三个部分构成的CasADi计算过程的结构： 在CasADi的计算过程中，输入内存存取用户给定的输入，将输入值存储到中间内存中，中间内存根据符号操作对对应的内存地址执行运算，并将运算结果再次存储在中间内存内，最后执行完成所有的符号操作后，将中间内存保存的结果存入到输出内存，用户通过输出内存获取计算结果； 把CasADi表达式和CasADi符号表达式的计算过程对应于CUDA的各个线程地址，转换为CUDA内核并用Cmake进行编译得到可执行文件；在IsaacGymIsaacLab框架中根据并行环境预分配GPU内存并调用CUDA内核的可执行文件进行计算；实现对关节空间惯性张量、质心位置和质心动量计算的并行化，利用GPU的多个线程计算多个CUDA内核，获得多个环境的计算结果。

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