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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种基于机器视觉的机械臂人机协作运动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：CN118721207B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202411015711.6，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于机器视觉的机械臂人机协作运动控制方法是由闫纪红;闫冠中;王子鹏设计研发完成，并于2024-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉的机械臂人机协作运动控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人机交互领域，尤其涉及一种基于机器视觉的机械臂人机协作运动控制方法。针对人机协作的效率以及机械臂的运动控制方式，做了较为深入的研究，并提出了一套基于机器视觉的人机协作方案。针对动作识别与机械臂的运动控制两部分，分别搭建了动作识别系统和机械臂运动控制系统，并最终将两部分合成为基于机器视觉的工业机械臂运动控制系统，并用Tkinter设计了UI展示界面。满足了操作人员对调整机械臂末端位置、机械臂末端位姿的调整、抓取放下物体等操作的任务需求，实现了操作人员的无接触式和遥操作机械臂控制，解决了现有人机交互控制延迟高的问题，具有较大的工业现场的应用价值。

本发明授权一种基于机器视觉的机械臂人机协作运动控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的机械臂人机协作运动控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 一、构建基于机器视觉的机械臂人机协作运动控制模型；训练得到训练好的基于机器视觉的机械臂人机协作运动控制模型；具体过程为： S1：采集人体标准动作的视频作为人体标准动作的样本数据，根据人体标准动作的样本数据构建人体标准动作模板，然后根据人体标准动作模板构建机械臂的运动控制指令； 标准动作模板包括：手部标准动作模板和身体标准动作模板； 根据人体的手部骨骼点数据构建手部标准动作模板； 所述手部标准动作模板包括手部标准静态动作模板和手部标准动态动作模板； 手部标准位置特征向量集dH，手部标准速度特征向量集vH，手部标准角度特征向量集θH，手部标准距离特征向量集LH，共同构成了手部动作特征向量集H； 根据所述手部动作特征向量集H，构建手部标准静态动作模板； 所述手部标准静态动作模板包含10个手部标准动作； 根据身体骨骼点数据构建身体标准动作模板； 所述身体标准动作模板包括身体标准静态动作模板和身体标准动态动作模板； 身体标准位置特征向量集dP，身体标准速度特征向量集vP，身体标准角度特征向量集θP，身体标准距离特征向量集LP，共同构成了身体动作特征向量集P； 根据所述身体动作特征向量集P，构建身体标准静态动作模板； 计算身体骨骼点与周围骨骼点夹角的余弦值将记为身体骨骼点的标准特征角度；具体包括： 两臂的大小臂间的夹角，记为其中b＝13,14； 两臂的大臂、小臂分别与水平方向的夹角，记为其中b＝13,14,15,16； 所述夹角和夹角构成了身体骨骼点的标准特征角度 当b＝13时，表示第13号身体骨骼点——左胳膊肘身体骨骼点； 当b＝14时，表示第14号身体骨骼点——右胳膊肘身体骨骼点； 当b＝15时，表示第15号身体骨骼点——左腕身体骨骼点； 当b＝16时，表示第16号身体骨骼点——右腕身体骨骼点； 所述两臂的大小臂间的标准特征角度计算公式为： 其中b＝13,14； 所述两臂的大臂、小臂分别与水平方向的标准特征角度计算公式为： 其中b＝13,14,15,16； 所述身体标准静态动作模板包含6个身体标准动作：左臂垂直、右臂垂直、双臂交叉、双臂叉腰、挥动左臂、双臂交替转动； 所述手部标准静态动作模板中包含的手部标准动作和身体标准静态动作模板中包含的身体标准动作，可分为标准静态动作和标准动态动作； S2：构建基于机器视觉的机械臂人机协作运动控制模型； S3：将人体标准动作模板作为标准动作训练集，根据标准动作训练集对基于机器视觉的机械臂人机协作运动控制模型进行训练，得到训练好的基于机器视觉的机械臂人机协作运动控制模型； 二、采集操作人员的实时动作图像； 三、将采集到的操作人员实时动作图像输入训练好的基于机器视觉的机械臂人机协作运动控制模型，判断操作人员的实时动作，根据动作输出对应的机械臂控制指令； 四、将机械臂控制指令输入到机械臂，实现对机械臂的运动控制。

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