国家知识产权局信息显示，中山大洋电机股份有限公司申请一项名为“一种基于DCM约束的人形机器人跨障强化学习控制方法”的专利，公开号CN122632837A，申请日期为2026年6月。

专利摘要显示，本发明公开了一种基于DCM约束的人形机器人跨障强化学习控制方法，为快速估计外力冲击，设计基于双曲正切滑模补偿的外力观测器，用于估计机器人受到的外力冲击；基于传统线性倒立摆模型，建立了考虑外力影响的运动发散量(DCM)模型，针对性设计基于DCM优化的奖励函数提升稳定性。在此基础上，设计涵盖动态抬腿高度奖励，落足区域奖励，跨障奖励等在内的多维度奖励函数，防止训练陷入局部最优。针对仿真环境中采用视觉传感器识别地形存在训练速度慢、计算成本过高的问题，设计基于地形高度的采样点网格,提升系统对复杂障碍地形的感知精度与实时性。

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作者：情报员