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龙图腾网获悉洛阳轻捷润滑油科技有限公司;河南科技大学申请的专利基于多模态感知的机器人具身智能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：CN120516727B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202511032183.X，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于多模态感知的机器人具身智能控制方法及系统是由冀保峰;樊会涛;魏世忠;刘一凡;王赛兵;徐文静;张冀;张高远;陶发展;孙力帆;王东署;邹怡蓉;曾升;姜晓阳;李奕玮;王伟光;陈韵然;温子扬;谷智元;高诗梦;郭晶晶;孙凯鹏设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态感知的机器人具身智能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，公开了基于多模态感知的机器人具身智能控制方法及系统，该方法通过多模态感知技术采集环境图像、接触力觉和声音信号等数据，生成控制日志并进行状态评估与动作意图识别，对控制指令进行合理性校验，提取异常控制日志的行为模式关键要素，调整行为模式后建立状态评估与控制指令的映射机制，在实时控制中捕捉行为模式并生成控制指令。控制系统包括历史控制分析、控制特征识别、控制指令修正和具身控制执行模块。本发明提升了机器人多模态感知能力，实现了控制指令的有效校验与调整，建立了精准的映射机制，提高了机器人的环境适应能力、控制精度和智能化水平，适用于机器人具身智能控制领域。

本发明授权基于多模态感知的机器人具身智能控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态感知的机器人具身智能控制方法，其特征在于：所述控制方法包括以下步骤： 步骤1：构建机器人具身智能管理系统对任意机器人的多模态感知过程和控制指令执行情况进行记录，生成相应的控制日志；基于任意控制日志中所采集的多模态感知数据和所记录的控制指令，对所述控制日志进行状态评估和动作意图识别； 步骤2：根据任意控制日志所呈现的状态评估情况和动作判断情况，对所述控制日志中的控制指令进行合理性校验；对校验结果不合理的异常控制日志进行行为模式识别，并对所述行为模式中的关键要素进行提取； 步骤3：通过将任意异常控制日志中的关键要素进行处理，对所述异常控制日志的行为模式进行调整，并重新进行状态评估和动作判断；基于调整后所呈现的控制执行情况，建立映射机制对不同状态评估结果映射相应控制指令； 步骤4：每当对某机器人进行具身智能控制时，对所述某机器人进行状态评估，针对任意关键要素在控制执行过程中提取相关信息，对所述某机器人的行为模式进行捕捉；基于所捕捉的行为模式对状态评估结果进行调整，对于所述某机器人需要执行动作的情况生成相应控制指令并进行执行反馈； 所述步骤1包括以下步骤： 步骤1.1：每当对机器人进行具身智能控制时，通过多模态感知技术采集机器人的环境图像、接触力觉和声音信号，将多模态感知数据传输到机器人具身智能管理系统中，生成相应的控制日志；在机器人具身智能管理系统中对多模态感知数据设置若干个维度的评估规则，得到各个维度的特征指标； 步骤1.2：对多模态感知数据的各个维度预设一个期望指标范围，设定第i个维度的期望指标范围为特定区间，根据各维度在整体评估中的重要程度分配权重值；计算得到所述控制日志的综合评估值； 步骤1.3：设定一个评估阈值，若综合评估值低于评估阈值，则判断机器人需要执行动作，从所述控制日志中提取特征指标不在期望指标范围内的各个异常维度，对各个异常维度进行特征提取得到所述控制日志的异常特征集合；若所述控制日志中存在控制指令，则获取所述控制指令的指令类型，并将所述异常特征集合与所述指令类型进行匹配； 所述步骤3包括以下步骤： 步骤3.1：从任意异常控制日志的关键要素集合中任意选取一个关键要素，获取所述关键要素在所述异常控制日志中所呈现的数值，从其余控制日志中获取所述关键要素的平均数值，得到所述关键要素在所述异常控制日志中的偏离程度； 步骤3.2：获取所述关键要素所在关键维度的特征指标为特定值，根据该维度的权重值和偏离程度计算修正系数；将所述关键维度在各条控制日志中所包含的关键要素代入修正规则，得到各个关键要素的修正系数； 步骤3.3：根据各个关键要素的修正系数对所述异常控制日志的综合评估值进行修正，得到修正后的综合评估值； 步骤3.4：对任意异常控制日志中的异常维度和关键维度进行提取，将关键维度从异常维度中进行剔除，得到所述异常控制日志的实际异常维度集合；将各条异常控制日志中的实际异常维度集合进行相互比对，将实际异常维度集合相同的若干条异常控制日志划分为同一类，分别获取所述若干条异常控制日志修正后的综合评估值，得到所述实际异常维度集合的一个综合评估值范围并随机分配一个指令类型； 步骤3.5：对各条异常控制日志的综合评估值进行修正后，获取各个指令类型的综合评估值范围，若各个指令类型之间的综合评估值范围不存在重叠部分，则将各个指令类型与相应的综合评估值范围进行映射，若存在重叠部分，则继续提取关键维度重新进行调整，直到各个指令类型之间不存在重叠部分为止。

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