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龙图腾网获悉珠海创智科技有限公司申请的专利基于多模态融合与视觉语言模型的机器人避障与导航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：CN120293156B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510780915.7，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权基于多模态融合与视觉语言模型的机器人避障与导航方法是由昝学彦;刘丹;唐龙;邹家帅;蔡积超;龚萌华;赵华祥;蒋干胜;徐波设计研发完成，并于2025-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态融合与视觉语言模型的机器人避障与导航方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多模态融合与视觉语言模型的机器人避障与导航方法，该方法包括通过多种传感器实时采集不同的模态数据，并进行时间同步处理和归一化处理；提取不同模态数据的特征并通过中间层进行融合；将融合后的多模态数据输入视觉语言模型，并利用模型的语义分割和目标检测结果，生成环境的语义地图，结合自然语言指令和视觉分析结果生成行动策略，将生成的行动策略转化为机器人可执行的控制信号，实现闭环控制。本发明将视觉语言模型与多模态传感器融合技术相结合，旨在提升移动机器人在复杂动态环境下的感知、决策与实时响应能力。

本发明授权基于多模态融合与视觉语言模型的机器人避障与导航方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态融合与视觉语言模型的机器人避障与导航方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过多种传感器实时采集不同的模态数据，并进行时间同步处理和归一化处理； 提取不同模态数据的特征并通过中间层进行融合，其中所述中间层为图神经网络，用于将图像特征、点云特征和IMU特征进行融合，生成统一的感知输出； 将融合后的多模态数据输入视觉语言模型，并利用模型的语义分割和目标检测结果，生成环境的语义地图；其中，使用视觉编码器对视觉输入进行编码，生成视觉特征向量，使用语言编码器对语言输入进行编码，生成语言特征向量，通过交叉注意力机制实现视觉特征和语言特征之间的交互，生成跨模态特征f cross，表示为以下公式： 其中，α i,j表示注意力权重，用于衡量语言特征向量f lang中的第i个元素与视觉特征向量f vis,j中的第j个元素之间的关联程度，f vis,j为视觉特征向量中的第j个元素，W Q 、W K 、W V为可学习权重矩阵，d为缩放因子，T表示矩阵的转置； 利用多层Transformer模块对跨模态特征进行处理，生成视觉分析结果； 结合自然语言指令和视觉分析结果生成行动策略； 将生成的行动策略转化为机器人可执行的控制信号，实现闭环控制。

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