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龙图腾网获悉南京天创电子技术有限公司申请的专利一种人形机器人全局自动旋拧阀门系统及控制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：CN119952715B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510311726.5，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种人形机器人全局自动旋拧阀门系统及控制方法是由闵济海;刘爽;王杰;陈渊;余铭锋设计研发完成，并于2025-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种人形机器人全局自动旋拧阀门系统及控制方法在说明书摘要公布了：本发明属于人形机器人阀门控制技术领域，具体涉及一种人形机器人全局自动旋拧阀门系统及控制方法，包括：移动底盘、升降模块、腰部俯仰模块、机器人躯体、末端工具、传感器组件和控制系统，机器人躯体配置有人形双臂，末端工具配置于人形双臂末端，传感器组件用于环境感知、阀门高度和姿态信息的采集以及操作力矩信息采集；控制系统，用于实现对目标阀门的粗略定位用于根据粗定位结果，自动规划并控制移动底盘向阀门靠近，用于基于采集的阀门高度信息进行高度调整；以及基于识别的阀门姿态控制人形双臂、末端工具完成旋拧操作。本发明通过智能化控制系统能够自动识别并操作不同类型的阀门，减少人工操作的时间和成本。

本发明授权一种人形机器人全局自动旋拧阀门系统及控制方法在权利要求书中公布了：1.一种人形机器人全局自动旋拧阀门系统的控制方法，其特征在于， 所述全局自动旋拧阀门系统包括： 移动底盘，配置有多轮驱动系统，用于移动和导航； 升降模块，连接所述移动底盘与机器人躯体，配置为基于感知的阀门高度信息自动调节所述机器人躯体的工作位置； 腰部俯仰模块，与所述升降模块联动，配置为支持所述机器人躯体的俯仰调整和左右旋转，以调整工作姿态； 机器人躯体，配置有人形双臂，所述人形双臂具有多个自由度关节； 末端工具，配置于所述人形双臂末端，用于抓取和旋拧阀门，并能够根据阀门形状和大小自动调整抓取力度和夹紧角度； 传感器组件，用于环境感知、阀门高度和姿态信息的采集以及操作力矩信息采集；所述传感器组件包括：头部深度相机，配置于机器人头部，用于环境扫描和阀门粗定位；胸口深度相机，配置于机器人胸口，用于目标阀门的近距离识别和精确定位； 激光雷达，配置于移动底盘和机器人躯体，用于检测环向的障碍物；超声波传感器，配置于移动底盘的前后侧，用于检测前后方向的障碍物；力矩传感器，配置于人形双臂关节以及末端工具，用于实时监测操作中的扭矩与受力情况； 控制系统，包括：阀门识别模块，用于基于YOLO深度学习算法进行环境感知识别，实现对目标阀门的粗略定位；路径规划模块，用于根据粗定位结果，自动规划并控制所述移动底盘向阀门靠近；高度调整模块，用于基于采集的阀门高度信息，控制升降模块实时进行高度调整；以及旋拧操作模块，用于识别阀门姿态，基于识别的阀门姿态控制人形双臂、末端工具完成旋拧操作； 所述控制方法包括以下步骤： S101：阀门粗定位：基于YOLO深度学习算法对传感器组件获取图像进行实时图像识别与处理，实现目标阀门的粗定位结果； S102、靠近阀门：根据粗定位结果，自动规划并控制移动底盘向阀门靠近； S103、实时高度调整：在靠近阀门过程中，持续采集阀门高度信息，控制升降模块进行高度调整，确保机器人人形双臂在合适的高度范围内； S104、姿态识别与旋拧执行：当机器人接近阀门时，对阀门姿态进行精确识别，并根据识别结果调整双臂的姿态与力量，完成旋拧操作； 所述S102靠近阀门包括以下步骤： S301、获取目标区域的空间布局数据，构建环境的三维地图，动态更新障碍物信息，所述空间布局数据包括障碍物的位置、尺寸、形态、阀门与障碍物之间的距离以及地面情况； S302、根据所述空间布局数据，基于激光SLAM与多传感器融合技术，结合路径规划算法，生成从当前位置到阀门的路径，所述路径规划考虑避开障碍物和机器人的物理限制； S303、控制人形机器人沿所述路径规划移动，并通过实时反馈系统监控运动状态并进行调整； 所述S103中实时高度调整包括以下步骤： S401、通过深度相机、激光雷达、超声波传感器实时采集阀门与机器人末端工具之间的实时垂直距离信息，获取目标阀门位置和当前相对高度数据； S402、计算当前阀门高度与机器人预设目标抓取高度之间的差距，得到高度调整量，并同步计算腰部俯仰角度调整量，以保持腰部竖直状态； S403、控制升降模块根据所述高度调整量进行高度调整，并同步控制腰部俯仰模块进行俯仰角度调整，通过闭环控制确保机器人的运动过程稳定； 所述S104中识别阀门姿态包括以下步骤： S601、通过移动深度相机从不同视角获取目标阀门的图像数据集，并记录深度信息； S602、记录每张图像的相机内外参数信息，进行相机标定和位姿估计； S603、通过MaskR-CNN算法对阀门图像进行分割，获得标注掩码； S604、将多视角图像数据与深度信息配准，生成场景的点云数据； S605、利用BundleSDF算法对点云数据进行三维重建，构建阀门三维模型； S606、将阀门三维模型输入到FoundationPose算法中，获得相机视角下的阀门6D姿态估计； S607、结合手眼标定结果，获取相机与机械臂之间的位姿转换关系，计算并记录当前机械臂末端工具与阀门的相对位姿，作为阀门抓握姿态。

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