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龙图腾网获悉广州佳都智控科技技术有限公司申请的专利一种基于多模态模型的行动机器人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：CN119847160B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510041478.7，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种基于多模态模型的行动机器人控制方法及系统是由陈东鹏;毛青设计研发完成，并于2025-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态模型的行动机器人控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及机器人控制技术领域，具体公开了一种基于多模态模型的行动机器人控制方法及系统，通过数据计算模块结合多模态行动机器人的运行状态数据，所述系统包括：数据采集模块，用于采集多模态行动机器人在工作过程中的运行状态数据，通过对多模态行动机器人在不同时间点的数据处理影响系数进行计算，并根据该数据对多模态行动机器人当前时间点的数据信息处理速度进行分析，并根据其处理速度的快慢制定不同的控制策略，从而避免因道路路况较差且多模态行动机器人的数据分析速度较慢，导致多模态行动机器人在得出分析结果之前就行驶到监测道路区间，进而出现无法正常移动甚至与障碍物相撞的情况，从而提高多模态行动机器人的工作效率。

本发明授权一种基于多模态模型的行动机器人控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态模型的行动机器人控制系统，其特征在于，所述系统包括： 数据采集模块，用于采集多模态行动机器人在工作过程中的运行状态数据； 数据计算模块，用于结合多模态行动机器人的运行状态数据，对多模态行动机器人在不同时间点的数据处理影响系数进行计算； 数据分析模块，用于结合多模态行动机器人在不同时间点的数据处理影响系数，对多模态行动机器人当前时间点的数据信息处理速度进行分析； 决策模块，用于在判断多模态行动机器人当前时间点的数据信息处理速度慢时，停止对多模态行动机器人的控制并进行优化； 图片模态采集模块，用于在判断多模态行动机器人当前时间点的数据信息处理速度快时，通过多模态行动机器人采集当前行驶路线的道路图像数据，并对必要特征点进行提取； 识别分析模块，用于结合图像模态采集模块提取的特征点数据，对当前时间点多模态行动机器人的行驶风险进行分析； 所述数据采集模块采集的数据包括多模态行动机器人处理器运行数据、设备数据与历史作业中的拍摄数据，其中处理器运行数据包括处理器在不同时间点的读写速度、响应速度、内存大小与缓存大小，处理器设备数据包括处理器的温度和电压强度； 所述数据计算模块的计算过程包括： 通过数据采集模块实时采集的数据信息，建立多模态行动机器人处理器内存变化曲线θt通过公式计算获得多模态行动机器人第i个时间点的处理器运行速度影响系数δi； 其中，i为多模态行动机器人开始工作后的任意一次数据采集的时间点，dxi为多模态行动机器人处理器第i个时间点的读写速度，dxy为预设的读写速度，xyi为多模态行动机器人处理器第i个时间点的响应速度，xyy为预设的响应速度，dx01与xy01分别为dxi与xyi的标准值，fcx为第一定义函数，若fcx≥1，令fcx＝x，否则，令fcx＝1，ti为第i次数据采集的时间点，t1为多模态行动机器人开始工作的时间点，hci为多模态行动机器人处理器第i个时间点缓存大小，hcy为预设的缓存大小； 所述数据计算模块的计算过程还包括： 通过公式计算获得多模态行动机器人第i个时间点的数据处理影响系数zi； 其中，cli为多模态行动机器人第i个时间点的处理器温度，cly为预设的处理器温度，swi为第i个时间点室温，swy为预设室温，ρ为误差影响系数，dyi为多模态行动机器人第i个时间点的电压强度，dyy为预设的电压强度，dy01为dyi的标准值，a为过去一次工作中行动机器人拍摄的任意一张图像，b为过去一次工作中行动机器人拍摄图像总数量，txa为过去一次工作中行动机器人第a张拍摄图像的数据大小，为所有txa的平均值； 所述数据分析模块的分析过程包括： 通过将多模态行动机器人第i个时间点的数据处理影响系数zi与预设的影响系数阈值z01进行比对； 若zi≥z01，系统判断该时间点多模态行动机器人的数据处理速度受到影响，降低了其数据处理分析的速度，需要停止多模态行动机器人的控制并对其处理器进行优化； 若ziz01，系统判断该时间点多模态行动机器人的数据处理速度未受到影响，其数据处理分析的速度良好，不需要对其处理器进行优化，可继续使用。

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