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[发明专利]实现机器人训练课程的方法-CN202211284012.2在审
发明人：马丽娜;林明 -专利权人：深圳菲力斯机器人科技有限公司
申请日： 2022-10-20 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： G06Q10/02 文献下载
摘要：本发明公开了实现机器人训练课程的方法，用户已用运动手机应用连接智能健身机器人，若已连接的这台智能健身机器人所属场馆的可以训练该课程，用户可选择开始训练，也可选择预约场馆，达到同时预约和训练的目的，若已连接的这台智能健身机器人所属场馆的不可以训练该课程，则需要判断是否有场馆可以预约该机器人训练课程，在运动手机应用中，达到为用户展示机器人训练课程的预约以及训练信息；用户未用运动手机应用连接智能健身机器人，若有场馆可以预约该机器人训练课程，则在机器人训练课程详情页底部展示【预约附近场馆】按钮，没有场馆可以预约该机器人训练课程，则在机器人训练课程详情页底部展示【开始训练】按钮。
实现机器人训练课程方法

[发明专利]一种康复机器人管控系统及其通信方法-CN201811074351.1有效
发明人：鲁守银;杨锋;高焕兵;王涛;高诺;赵世晶;汤承龙 -专利权人：山东建筑大学
申请日： 2018-09-14 - 公布日： 2020-09-08 - 主分类号： A61G12/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种康复机器人管控系统及其通信方法，包括控制中心、若干康复训练机器人及若干移动机器人；其中，控制中心与康复训练机器人之间通信完成康复训练机器人身份识别，之后将治疗任务下发至康复训练机器人；康复训练机器人与移动机器人之间通信时，所述康复训练机器人首先获得移动机器人的访问权，之后康复训练机器人对移动机器人身份进行识别并将任务下发至移动机器人。本发明能够有效的解决多台康复机器人进行身份识别和数据通信的问题，同时可以自动与移动机器人进行任务识别，提高了自动化程度，节省了大量的人力物力。
一种康复机器人系统及其通信方法

[发明专利]虚拟机器人训练方法、装置、电子设备和介质-CN202010108453.1有效
发明人：任春旭;吕唐杰;范长杰;胡志鹏 -专利权人：网易(杭州)网络有限公司
申请日： 2020-02-21 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： A63F13/67 文献下载
摘要：本申请提供了虚拟机器人训练方法、装置、电子设备和介质，涉及人工智能领域。本申请提供的方法，先生成了包含有多个目标虚拟机器人的机器人集合；而后，针对每个目标虚拟机器人，从机器人集合中选择不同的虚拟机器人与该目标虚拟机器人进行模拟对抗，并根据模拟对抗结果和该目标虚拟机器人对应的回报函数训练该目标虚拟机器人，以及根据训练后的目标虚拟机器人更新机器人集合中的虚拟机器人；最后从训练后得到的所述机器人集合中选择第一目标虚拟机器人作为训练结果。这种训练虚拟机器人的方法，使得虚拟机器人可以从不同种类的对手中学习到相应的对抗策略，丰富了虚拟机器人的战斗应变能力。
虚拟机器人训练方法装置电子设备介质

[发明专利]下肢康复训练机器人-CN201910639149.7在审
发明人：王鑫;刘朝华 -专利权人：广州科安康复专用设备有限公司
申请日： 2019-07-16 - 公布日： 2021-01-19 - 主分类号： A61H1/02 文献下载
摘要：本发明关于一种下肢康复训练机器人，所述下肢康复训练机器人具有减重装置，机器人支撑组件，仿生步态机器人、扶手组件等，其特征在于，所述下肢康复训练机器人还具有轮滑鞋和所述下肢康复训练机器人底座。
下肢康复训练机器人

[实用新型]下肢康复训练机器人-CN201921108239.5有效
发明人：王鑫;刘朝华 -专利权人：广州科安康复专用设备有限公司
申请日： 2019-07-16 - 公布日： 2020-08-07 - 主分类号： A61H1/02 文献下载
摘要：本实用新型关于一种下肢康复训练机器人，所述下肢康复训练机器人具有减重装置，机器人支撑组件，仿生步态机器人、扶手组件等，其特征在于，所述下肢康复训练机器人还具有轮滑鞋和所述下肢康复训练机器人底座。
下肢康复训练机器人

[发明专利]一种基于图神经网络和强化学习的多机器人任务规划方法-CN202311181790.3在审
发明人：穆朝絮;张俊楠;刘朝阳;李海星;缪志强;徐娜;姜泽武 -专利权人：天津大学
申请日： 2023-09-14 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： B23K31/02 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于图神经网络和强化学习的多机器人任务规划方法。该方法包括：基于第一深度神经网络构建单机器人焊接路径规划模型，利用单机器人焊接路径规划模型的样本数据集和第一强化学习算法对单机器人焊接路径规划模型进行训练，得到训练完成的单机器人焊接路径规划模型；基于第二深度神经网络构建多机器人任务分配模型，利用多机器人任务分配模型的样本数据集、训练完成的单机器人焊接路径规划模型和第二强化学习算法对多机器人任务分配模型进行训练，得到训练完成的多机器人任务分配模型；焊接机器人利用训练完成的多机器人任务分配模型求解所要负责焊接的焊点任务集，利用训练完成的单机器人焊接路径规划模型求解焊点的焊接顺序。
一种基于神经网络强化学习机器人任务规划方法

[发明专利]在聊天机器人系统中检测不相关的话语-CN202080063757.9在审
发明人： C·C·潘;G·辛拉朱;V·韦氏诺一;S·P·K·加德 -专利权人：甲骨文国际公司
申请日： 2020-09-11 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：描述了确定输入话语是否与和主机器人相关联的一组技能机器人不相关的技术。在一些实施例中，本文描述的系统包括训练系统和主机器人。训练系统训练主机器人的分类器。训练包括访问与技能机器人相关联的训练话语并从训练话语生成训练特征向量。训练还包括生成训练特征向量的多个集合表示，以及用集合表示配置分类器，其中每个集合表示与训练特征向量的子集对应。主机器人访问输入话语并生成输入特征向量。主机器人使用分类器将输入特征向量与所述多个集合表示进行比较，以确定输入特征是否落入外面并因此无法由技能机器人处置。
聊天机器人系统检测不相关话语

[发明专利]康复机器人的训练方法及康复机器人-CN201610988166.8有效
发明人：莫元劲;冯亚磊;河野贵之;村田健一 -专利权人：广东美的安川服务机器人有限公司
申请日： 2016-11-09 - 公布日： 2018-12-21 - 主分类号： A63B23/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种康复机器人的训练方法及康复机器人，康复机器人包括机器人柜体和机器人手臂，机器人手臂设在机器人柜体上用于协助训练，康复机器人具有适于人带动机器人手臂运行的主动模式以及适于机器人手臂带动人运行的被动模式，康复机器人的训练方法包括：步骤S1，运行被动模式并记录机器人手臂的伸展位置和弯曲位置，伸展位置为适于带动人腿伸展至预定状态的位置，弯曲位置为适于带动人腿弯曲至预定状态的位置；步骤S2，机器人手臂在伸展位置和弯曲位置之间往复运行以协助训练根据本发明的康复机器人的训练方法，通过主动模式结合被动模式的训练能够更有效的加强患者的伸展肌肉范围，促进肌力和关节活动以达到训练康复效果。
康复机器人训练方法

[发明专利]利用基于示例的语音机器人开发技术更新受训练语音机器人-CN202180048384.2在审
发明人：阿萨夫·哈罗尼;埃亚·塞加利斯;奥费尔·罗宁;萨沙·戈尔德施泰因;托默·阿米亚兹;拉兹万·马蒂亚斯;雅尼夫·利维坦 -专利权人：谷歌有限责任公司
申请日： 2021-11-22 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：实施方案涉及更新被部署用于代表第三方进行会话的受训练语音机器人。第三方开发人员可以与语音机器人开发系统交互，语音机器人开发系统使第三方开发人员能够训练、更新、验证和监测受训练语音机器人的性能。在各种实施方案中，可以通过更新最初用于训练语音机器人的训练实例的语料库并且基于更新的语料库更新受训练语音机器人来更新受训练语音机器人。在一些实施方案中，当代表第三方进行会话时，可以响应于识别到受训练语音机器人的行为错误的发生而更新训练实例的语料库。在额外或替代实施方案中，可以响应于确定受训练语音机器人不包括期望行为而更新训练实例的语料库。
利用基于示例语音机器人开发技术更新受训

[发明专利]一种基于多输出高斯过程回归的机器人变形补偿方法-CN201811433882.5在审
发明人：徐静;陈恳;李志虎;万安;吴丹;宋立滨 -专利权人：清华大学
申请日： 2018-11-28 - 公布日： 2019-02-19 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明提出一种基于多输出高斯过程回归的机器人变形补偿方法，属于机器人运动补偿领域。该方法首先获取由多组机器人各关节角度和对应的末端变形量组成的训练数据集，然后构建多输出高斯过程回归模型，利用训练数据集对模型训练得到训练完毕的模型；根据机器人作业时要达到的目标坐标位置，计算对应的各关节角度并输入训练完毕的模型，模型输出对应的机器人末端变形量；将末端变形量补偿到机器人运动学中，计算机器人经过补偿后的运动学参数，控制机器人按照该参数运动到目标坐标位置，补偿完毕。该方法利用少量训练数据对多输出高斯过程回归模型进行训练，利用训练后的模型对机器人变形量进行预测和补偿，可提高机器人变形补偿的精度。
高斯过程回归机器人多输出变形补偿变形量目标坐标位置训练数据集关节机器人运动学变形量补偿机器人末端机器人运动机器人作业计算机器人控制机器人运动学参数参数运动模型训练训练数据构建输出预测

[发明专利]一种异构机器人协作方法-CN202310247660.9在审
发明人：高源;林天麟;陈俊峰;陈晰;胡君杰;邓辅秦;王林 -专利权人：深圳市人工智能与机器人研究院;香港中文大学（深圳）
申请日： 2023-03-07 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种异构机器人协作方法，用于提供一种建模快速的机器人规划和控制问题解决方案，包括：采用机器学习方法训练异构的多组机器人进行协作，训练过程中同组机器人共享机器学习训练参数，同组机器人执行相同任务；异构的多组机器人中至少存在两台机器人满足：属于同组机器人，且是具有不同的性能参数的异构机器人。使用机器学习方法训练异构的多组机器人，使得异构的多组机器人能够协作，相比于逐个对各组机器人进行编程建模的方案，建模过程简单，节省大量时间。使用机器学习，允许执行不同任务的不同组机器人之间存在异构，同时允许执行相同任务的同组机器人内部存在异构，使得兼容性更好，能够应对更加复杂的任务和环境。
一种机器人协作方法

[发明专利]客服机器人维护方法-CN202110360054.9在审
发明人：陈腾 -专利权人：上海中通吉网络技术有限公司
申请日： 2021-04-02 - 公布日： 2021-07-06 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明涉及一种客服机器人维护方法，该方法应用于客服机器人，包括：首先，接收用户侧终端发送的反馈信息；然后，显示反馈信息，以使机器人训练师根据反馈信息对客服机器人进行维护；最后，根据机器人训练师的维护操作向用户侧终端发送结果数据基于此，本申请通过接收用户通过用户侧终端发送的反馈信息，使得机器人训练师能够根据该反馈信息获知用户的会话结果，无需再对会话内容进行详细查看，只需审核会话结果即可，节约了机器人训练师的审核时间，提高了机器人训练师的工作效率，进而节约了客服机器人维护时的人力成本。
客服机器人维护方法

[发明专利]康复训练机器人的控制方法及康复训练机器人-CN201610987676.3在审
发明人：冯亚磊;吴品弘;莫元劲;梁顺健 -专利权人：广东美的安川服务机器人有限公司
申请日： 2016-11-09 - 公布日： 2017-05-10 - 主分类号： A61H1/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种康复训练机器人的控制方法及康复训练机器人，康复机器人包括机器人柜体、机器人手臂、下肢支撑组件以及驱动组件，机器人手臂可转动地设在机器人柜体上，下肢支撑组件设在机器人手臂上，控制方法包括步骤S1，接收示教模式选择信号后，在机器人手臂在起始位置和终止位置之间移动过程中，记录适于人体训练的起始位置和终止位置。步骤S2，在接收到训练模式信号后机器人手臂在起始位置和终止位置之间运行以进行康复训练。根据本发明的康复训练机器人的控制方法，可以对适于人体训练的起始位置和终止位置进行记录，使得在需要进行康复训练时，可以在机器人手臂的带动下带动患者的下肢在起始位置和终止位置之间动作。
康复训练机器人控制方法

[发明专利]问答机器人的训练方法、问答方法及装置-CN202210768212.9在审
发明人：柯贤睿;蒋宁;罗仕杰;吴海英;赵飞 -专利权人：马上消费金融股份有限公司
申请日： 2022-07-01 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种问答机器人的训练方法及装置，用于在提高了训练得到的问答机器人运行效率的同时，又提高问答机器人的回答准确率。方法包括：获取原始问答机器人，并对原始问答机器人进行初始化处理；根据训练指令，从历史对话数据中获取语料数据；获取预设的、与所述业务标识对应的标准语料，根据所述语料数据以及所述标准语料，生成训练数据集，在原始问答机器人预先配置的至少两套算法模型中，确定对应的训练算法模型；将训练数据集输入所述原始问答机器人中，输出预测答案；根据所述预测答案和所述标准答案，构建目标损失函数；基于所述目标损失函数对所述原始问答机器人进行迭代训练，得到目标问答机器人。
问答机器人训练方法装置

[发明专利]一种基于AI训练的可归档机器人群聊方法-CN202310376943.3在审
发明人：陈石俊 -专利权人：上海唯都市场营销策划股份有限公司
申请日： 2023-04-10 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06N3/008 文献下载
摘要：本发明提供的一种基于AI训练的可归档机器人群聊方法，所述可归档机器人群聊方法包括：机器人模型训练；建立群聊；客服机器人判断及分配专业机器人；用户对机器人服务评价；业务跟进。基于最先进的对话模型去训练，针对不同行业整合了大量高质量数据去反复训练的专业机器人，更加理解用户意图答复准确性高，让用户得到更加精准的答案。
一种基于 ai 训练归档机器人群方法

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