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龙图腾网获悉天津大学申请的专利基于多模态相互融合的多通道触滑觉光纤传感识别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：CN118981747B 。

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：202411120471.6，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于多模态相互融合的多通道触滑觉光纤传感识别方法是由吕辰刚;温馨;杜艳霞;张建兵设计研发完成，并于2024-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态相互融合的多通道触滑觉光纤传感识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多模态相互融合的多通道触滑觉光纤传感识别方法，包括如下的步骤：第一步，采集触滑觉多模态信息；第二步，构建多通道触滑觉数据集；构建和训练多通道触滑觉多模态相互融合模型，多通道触滑觉多模态相互融合模型的网络结构包括两部分，第一部分为单通道多模态相互注意融合模块，第二部分为多通道融合模块。

本发明授权基于多模态相互融合的多通道触滑觉光纤传感识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态相互融合的多通道触滑觉光纤传感识别方法，包括如下的步骤： 第一步，采集触滑觉多模态信息 搭建基于光纤光栅的多通道触滑觉信息光纤传感系统，将光纤光栅传感器分别封装到不同的硅胶套中，硅胶套置于机械臂末端，用于采集触滑觉多模态信息； 第二步，构建多通道触滑觉数据集 使用机械臂与具有不同软硬度、纹理、形状、弧度的硅胶块进行接触，采集到多通道干涉信号，其中将每一个干涉信号的中心波长偏移量提取出来作为应力信息，将干涉信号的瞬时频率进行解调获得振动信息，将多通道应力信息、振动信息和标签构成多通道触滑觉数据集；每个通道的触滑觉信息在相应位置具有不同表现，将各通道数据进行结合获得物体表面的软硬度、纹理、形状、弧度信息； 第三步，构建和训练多通道触滑觉多模态相互融合模型，多通道触滑觉多模态相互融合模型的网络结构包括两部分，第一部分为单通道多模态相互注意融合模块，第二部分为多通道融合模块，其中， 1单通道多模态相互注意融合模块，将单通道触滑觉信息进行初步融合获取融合特征，模块包括N层结构的多模态相互解码器模块和N-1个迭代多模态交互模块；多模态相互解码器模块将振动信息和应力信息进行融合，引入迭代多模态交互模块用以增强应力信息，多模态相互解码器模块的每层结构均相同，每一层输出为融合振动信息特征的应力信息特征，将每一层的输出结果输入迭代多模态交互模块，从而获得该层的振动信息和应力信息的融合特征，经过迭代获得最终获得振动信息和应力信息的融合特征； 2多通道融合模块，基于GRU注意力机制，将各通道的融合特征进一步融合形成多通道触滑觉多模态融合特征，对其进行归一化处理从而实现物体表面信息的识别； 所述单通道多模态相互注意融合模块包括： 将应力信息和振动信息输入多模态相互解码器模块；使用Transformer编码器捕捉振动信息数据中不同位置之间的依赖关系，即深层振动特征FD；多模态相互解码器模块第一层的输入为应力信息和深层振动特征FD，应力信息通过多头自注意力生成应力信息特征FS，通过线性层将应力信息特征投影到键和值同理，通过线性层将深层振动特征FD投影到键和值之后产生交互注意力矩阵，对交互注意力矩阵进行归一化，得到融合应变模态的振动信息特征和融合振动模态的应力信息特征的 将中的每个元素视为线性层的权重并将其应用在上，获得初步融合特征 将进行线性映射，再投影到多头交叉注意力的键与值将FS投影到为多头交叉注意力的权dk为的维度，得到多模态相互解码器模块第一层输出结果，即第一层的融合振动信息特征的应力信息特征 将第一层的融合振动信息特征的应力信息特征和应力信息特征FS输入迭代多模态交互模块，通过线性层映射FS，生成当前层应力特征之后使用线性层投影触滑觉多模态融合特征首先用线性层1映射FS生成迭代多模态交互模块当前层输出的接下来使用线性层3投影触滑觉多模态融合特征得到计算重组后应力特征的注意力矩阵，并对其进行归一化获得 再通过和用线性层2映射生成的获得新的应力特征 将注入到中： 其中，为可学习的权重，随着每一层进行迭代，BN表示batch归一化，输出结果为第一层的振动信息和应力信息的融合特征，将其与深层振动特征FD共同作为多模态相互解码器模块第二层的输入；通过多头自注意力生成应力信息特征Fdec1，通过线性层将Fdec1投影到键和值同理投影振动信息特征到键和值产生交互注意力矩阵；对交互注意力矩阵进行归一化，得到融合应变模态的振动信息特征和融合振动模态的多重融合特征 将中的每个元素视为线性层的权重并将其应用在上，即初步融合特征将进行线性映射，再投影到多头交叉注意力的键与值将FS投影到为多头交叉注意力的权dk为的维度，得到多模态相互解码器模块第二层输出结果，即第二层的融合振动特征的应力特征 将第二层的融合振动特征的应力特征和第一层的输入迭代多模态交互模块；首先用线性层1映射生成迭代多模态交互模块当前层输出的接下来使用线性层3投影触滑觉多模态融合特征得到计算重组后应力特征的注意力矩阵，并对其进行归一化获得再通过和用线性层2映射生成的获得新的应力特征 将注入到中，获得第二层的振动信息和应力信息的融合特征 重复上述步骤进行迭代，获得第N-1层的振动信息和应力信息的融合特征, 将其输入到单通道多模态相互解码器模块的最后一层，获得最终的振动信息和应力信息的融合特征

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