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龙图腾网获悉南昌市言诺科技有限公司;青葵智造(杭州)科技有限公司申请的专利用于化学实验操作任务的机器人动作序列优化方法和装置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：CN121650016B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610161264.8，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权用于化学实验操作任务的机器人动作序列优化方法和装置是由李潭;宋伟宁;陈南江;高方方;吴聪营;王琪设计研发完成，并于2026-02-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于化学实验操作任务的机器人动作序列优化方法和装置在说明书摘要公布了：本申请涉及用于化学实验操作任务的机器人动作序列优化方法和装置，该方法通过对每个化学实验操作任务分别采集对应专家数据集，根据专家数据集将对应的精度要求、平滑度特征和任务时长进行量化；根据量化的任务特征，确定每个化学实验操作任务自适应长度的动作块大小；将ACT模型中固定块大小设置替换为自适应长度的动作块大小，采用对应的专家数据集对ACS‑ACT模型进行训练；根据观测信息采用对应的训练好的ACS‑ACT模型进行推理，得到预测的未来动作。本方法对块大小以及输出动作优化后，任务的执行效果有明显的改善，特别是对于精度和平滑度要求相对较高的任务，其任务耗时、成功率和动作平滑度都优于原ACT模型。

本发明授权用于化学实验操作任务的机器人动作序列优化方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种用于化学实验操作任务的机器人动作序列优化方法，其特征在于，包括步骤： 步骤1：对每个化学实验操作任务分别采集对应专家数据集，根据所述专家数据集将对应化学实验操作任务的精度要求、平滑度特征和任务时长进行量化，得到量化的任务特征； 步骤2：根据量化的任务特征，确定每个化学实验操作任务自适应长度的动作块大小； 步骤3：将ACT模型中固定块大小设置替换为每个化学实验操作任务自适应长度的动作块大小，采用对应的专家数据集对ACS-ACT模型进行训练，得到每个化学实验操作任务对应的训练好的ACS-ACT模型； 步骤4：根据观测信息采用对应的训练好的ACS-ACT模型进行推理，得到预测的未来动作； 步骤5：对所述预测的未来动作中进行平滑处理，生成平滑的动作执行指令； 步骤6：将平滑的动作执行指令下发至机器人的执行端，控制机器人执行端完成化学实验操作任务，并反馈任务执行状态数据。

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南昌市言诺科技有限公司;青葵智造(杭州)科技有限公司，其通讯地址为：330096 江西省南昌市南昌高新技术产业开发区艾溪湖北路269号科创中心9号楼中山大学南昌研究院8层；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”。

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