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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于图神经网络的机器人重定向方法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：CN119068148B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202411084199.0，技术领域涉及：G06T19/00；该发明授权一种基于图神经网络的机器人重定向方法是由高庆;赖缘川设计研发完成，并于2024-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的机器人重定向方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于图神经网络的机器人重定向方法，包括采集动作视频并提取人体骨骼结构；根据人体骨骼结构和机器人结构构建相应的树形拓扑图；利用图神经网络编码器分别对人体和机器人的树形拓扑图进行编码优化；通过潜在神经网络捕捉人机运动差异的潜在特征；通过可微分的正运动学层，将图解码器输出的关节角度和连杆位姿信息转换为机器人末端执行器的期望位置；即完成最终的运动重定向映射。本发明将图神经网络编码器与潜在神经网络相结合，从而在保留机器人结构先验的同时，充分利用潜在空间强大的表示能力；自动学习人体和机器人之间的结构映射关系；高效地捕捉图结构数据中的拓扑特征；降低了人力成本，同时提高了映射精度和泛化能力。

本发明授权一种基于图神经网络的机器人重定向方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的机器人重定向方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、采集操作者的动作视频；并从动作视频中提取人体骨骼结构； S2、根据人体骨骼结构和机器人结构构建相应的树形拓扑图； S3、利用图神经网络编码器分别对人体和机器人的树形拓扑图进行编码优化，得到人体和机器人的树形拓扑图的潜在空间表示； 其中，利用所述的图神经网络编码器对人体和机器人的树形拓扑图进行编码优化，具体包括如下步骤： S31、对于人体树形拓扑图，在每个节点处，输入特征为相应关节的旋转角度、在每条边缘处，输入特征为相邻边之间的初始偏移和旋转； 对于机器人的树形拓扑图，在每个节点处，输出特征将表示相应关节的旋转角度、在每条边缘处，输出特征将表示连杆之间的初始偏移和旋转； S32、使用图神经网络编码器分别对人体和机器人的树形拓扑图进行编码，生成潜在空间表示； S33、在图神经网络编码器中对节点特征和边缘特征进行消息传递和更新，反复进行多层次的图卷积操作； S34、通过图神经网络编码器的多层次特征提取和更新，优化输入的初始特征；并输出精简高效的潜在空间表示； S4、将步骤S3得到的人、机骨架图优化的潜在空间表示输入到潜在神经网络，通过潜在神经网络捕捉人机运动差异的潜在特征，得到机器人的关节角度和连杆位姿信息； S5、通过可微分的正运动学层，将图解码器输出的关节角度和连杆位姿信息转换为机器人末端执行器的期望位置；即完成最终的运动重定向映射。

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