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龙图腾网获悉广州里工实业有限公司申请的专利多模态感知的人形机器人动作自适应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：CN119610112B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411902577.1，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权多模态感知的人形机器人动作自适应控制方法及系统是由彭广德;李卫铳设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态感知的人形机器人动作自适应控制方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了多模态感知的人形机器人动作自适应控制方法及系统，属于计算机技术领域，包括：获取第一多模态数据；第一多模态数据包括第一图像数据、第一点云数据和第一力觉数据；对第一图像数据和第一点云数据进行数据融合，实时构建场景的三维模型；根据三维模型的实时环境数据生成最优路径，并转换为人形机器人的关节指令，生成动作控制策略；根据动作控制策略，通过视觉伺服控制调整机器人的手臂运动，得到第一操作数据；通过闭环控制方式调整机器人的路径和动作，得到第二操作数据；通过DDPG算法，进行强化学习和定期评估，持续优化动作控制策略。本申请可以实现自适应能力强、操作精度高、鲁棒性好的多模态感知的机器人动作自适应控制。

本发明授权多模态感知的人形机器人动作自适应控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.多模态感知的人形机器人动作自适应控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过RGB-D相机、激光雷达和力觉传感器同时采集环境中的数据并进行预处理，得到第一多模态数据；其中，所述第一多模态数据包括第一图像数据、第一点云数据和第一力觉数据； 采用深度学习算法对所述第一图像数据和所述第一点云数据进行数据融合，并根据所述数据融合的结果实时构建操作场景的三维模型，并获取所述三维模型的实时环境数据； 根据所述实时环境数据生成最优路径，通过逆动力学模型将所述最优路径转换为人形机器人的关节指令，生成动作控制策略； 根据所述动作控制策略，通过视觉伺服控制调整人形机器人的手臂运动，以使得所述人形机器人执行任务，得到第一操作数据； 在所述人形机器人的操作过程中，根据所述第一力觉数据，通过闭环控制方式调整所述人形机器人的路径和动作，得到第二操作数据； 在所述人形机器人的操作过程中，通过DDPG算法，结合所述第一操作数据和所述第二操作数据对所述动作控制策略进行强化学习和定期评估，持续优化所述动作控制策略； 所述根据所述实时环境数据生成最优路径，通过逆动力学模型将所述最优路径转换为人形机器人的关节指令，生成动作控制策略，包括以下步骤： 采用RRT算法，基于三维环境地图和所述人形机器人的末端执行器定位，生成所述人形机器人从起始位置到目标位置的最优路径； 将所述最优路径进行离散化处理，得到所述末端执行器在所述最优路径上各个路径点的位置信息； 根据所述位置信息，通过逆动力学求解所述末端执行器在所述路径点上的第一关节角度和第一关节速度； 根据所述关节角度和所述关节速度，通过轨迹生成算法平滑路径，计算每个所述路径点之间的第二速度和第二加速度； 根据所述位置信息、所述第一关节角度、第一关节速度、所述第二速度和所述第二加速度，生成关节指令； 根据所述关节指令生成动作控制策略。

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