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龙图腾网获悉济南大学申请的专利一种基于动作映射的人形机器人控制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：CN119175719B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202411700279.4，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于动作映射的人形机器人控制方法及系统是由张勤;李龙翔;罗闯;李岳炀;赵钦君设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动作映射的人形机器人控制方法及系统在说明书摘要公布了：本公开提供了一种基于动作映射的人形机器人控制方法及系统，涉及人形机器人技术领域，包括：根据待控制的人形机器人的舵机分布，构建人形机器人动画模型，并进行骨骼绑定；获取待复现动作的人体可视化动捕数据，对人体可视化动捕数据和人形机器人动画模型进行关节级动作映射，得到映射后人形机器人模型的动作数据；对人形机器人躯干、手臂和腿部进行任务优先级分级，结合平滑后的动作数据，通过逆动力学求解关节力矩；关节力矩作为前馈量，对人形机器人进行动作的复现控制；本发明通过人体可视化动捕数据和人形机器人动画模型，显著提升了人形机器人拟人化动作生成效率，解决了多自由度人形机器人在连贯动作映射中的技术难题，降低了设计难度。

本发明授权一种基于动作映射的人形机器人控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于动作映射的人形机器人控制方法，其特征在于，包括： 步骤1：根据待控制的人形机器人的舵机分布，构建人形机器人动画模型，并进行骨骼绑定； 步骤2：获取待复现动作的人体可视化动捕数据，对人体可视化动捕数据和人形机器人动画模型进行关节级动作映射，得到映射后人形机器人动画模型的动作数据，具体为： （1）将人体可视化动捕数据的骨架尺寸调整到与人形机器人动画模型骨架尺寸相匹配，在人形机器人动画模型骨架四肢末端各添加一根逆运动学控制骨骼，并绑定到骨架四肢末端，该逆运动学控制骨通过接收人形机器人动画模型骨架四肢末端的动作数据来带动整条手臂或腿部进行运动； （2）将人形机器人动画模型骨架的逆运动学控制骨和人体可视化动捕数据骨架的对应骨骼建立子级约束，使二者骨架四肢末端的运动轨迹一致； （3）利用逆运动学解算当前人形机器人动画模型四肢末端的位姿，得到机械臂和机械腿关节的旋转或移动数据，并赋予人形机器人动画模型相应的旋转和移动控制骨，实现在3D动画软件下动作复刻，映射后的动作数据存放于时间序列的关键帧里； 导入人体可视化动捕数据；人体可视化动捕数据，用BiovisionHierarchy格式存储，用于描述人体骨骼结构和动作的层次关系，文件以层次结构的方式组织数据，包括骨骼层次关系、关节的旋转角度和动作帧的时间信息；每个关节在文件中被定义为一个节点，并通过层次结构的父子关系连接起来；每个节点包含关节的名称、旋转顺序和旋转角度信息；动作帧的时间信息确定了每个动作帧的时刻，导入3D动画软件后，形成人体动作数据可视化； 所述逆运动学解算中，进行奇异点位置的检测和处理，具体为： 机械臂末端位置运动学方程为，其中，为机械臂末端在笛卡尔坐标系下的速度向量，属于，m代表三维空间中的位置；是机械臂各关节的角位移向量，长度为n，n代表机械臂的自由度数量；包含了各机械臂段相对于其他关节的旋转和位移信息，和形式为： 其中，i=1,…,7为机械臂的关节角，为第i节机械臂相对于其他机械臂关节的旋转矩阵与位移矩阵形成的位置分量，机械臂末端的姿态运动学方程为： 其中，为机械臂末端相对于本体坐标系下的姿态角速度，为姿态雅可比矩阵，，为第i节机械臂对于第七节的转换矩阵与位移矩阵形成的姿态分量； 定义位置和姿态联合变量为，则有，雅可比矩阵定义为，由于不为方阵，因此求解各关节运动规律时需要的广义逆进行计算，为； 当机械臂运动至奇异位置附近时，的模值会接近或达到0，而条件数会趋于无穷大；这两个参数在接近奇异位置时是连续变化的，因此可作为预警指标；矩阵的模值，条件数，取条件数的倒数即作为指标； 当任意一种指标低于设置的阈值时，就会触发奇异点位置预警；在映射过程中，当某一帧提示出现奇异点位置预警时，可通过添加动作关键帧进行解决；在出现问题帧的前后分别创建动作关键帧，以保留问题帧前后片段的动作信息，在问题帧处对当前人形机器人动画模型姿态进行人工优化调整，使之摆脱奇异位置，用优化后的动作关键帧覆盖问题帧，从而形成一个新的规避奇异点的动作帧片段；其中，中间动作帧通过贝塞尔插值进行补充，三次贝塞尔曲线上任意坐标为： 其中,为控制点；手臂控制骨包括肩关节俯仰骨骼、肩关节侧摆骨骼、大臂旋转骨、肘关节俯仰骨、小臂旋转骨、腕关节侧摆骨和腕关节俯仰骨; 对两关键帧进行插值时，首先，确定它们为控制点的起点和终点，确保位于曲线两端，并与相邻点连线相切以保证平滑过渡；接着，选取另外两个对曲线形态有重要影响的控制点，它们的位置直接影响曲线的弯曲程度和方向，从而决定曲线的路径和曲率； 在3D动画软件中完成动作映射后，通过动作数据提取脚本来获取人形机器人动画模型映射后的动作数据；对提取的动作数据进行平滑处理； 步骤3：对人形机器人躯干、手臂和腿部进行任务优先级分级，结合平滑后的动作数据，通过逆动力学求解关节力矩； 步骤4：关节力矩作为前馈量，对人形机器人进行动作的复现控制。

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