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龙图腾网获悉中国科学院沈阳自动化研究所申请的专利一种基于机械臂关节状态的具身智能决策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：CN120620228B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202511120359.7，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于机械臂关节状态的具身智能决策控制方法及系统是由兰大鹏;邢家慧;请求不公布姓名;刘禹;李栋;曾鹏设计研发完成，并于2025-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机械臂关节状态的具身智能决策控制方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提出一种基于机械臂关节状态的具身智能决策控制方法及系统，属于具身智能技术领域，其中方法包括：实时获取机械臂状态数据以及第一特征；针对实时获取的机械臂状态数据，采用改进的卡尔曼滤波算法进行动态滤波，得到滤波后数据，所述改进的卡尔曼滤波算法采用双向LSTM网络实时动态调整状态转移矩阵；采用隐马尔可夫模型提取滤波后数据的特征，得到第二特征；将第一特征以及第二特征输入到预训练的决策树模型中，得到机械臂关节状态决策结果；采用所述机械臂关节状态决策结果对机械臂关节进行具身智能决策控制。本申请满足了实时性需求，提高了械臂关节状态判断的准确性以及生产效率。

本发明授权一种基于机械臂关节状态的具身智能决策控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机械臂关节状态的具身智能决策控制方法，其特征在于，包括： 实时获取机械臂状态数据以及第一特征； 针对实时获取的机械臂状态数据，采用改进的卡尔曼滤波算法进行动态滤波，得到滤波后数据，所述改进的卡尔曼滤波算法采用双向LSTM网络实时动态调整状态转移矩阵； 采用隐马尔可夫模型提取滤波后数据的特征，得到第二特征； 将第一特征以及第二特征输入到预训练的决策树模型中，得到机械臂关节状态决策结果； 采用所述机械臂关节状态决策结果对机械臂关节进行具身智能决策控制； 所述第一特征，包括：机械臂的能耗波动值、机械臂的JMI值以及机械臂的势能场； 所述隐马尔可夫模型提取滤波后数据的特征，得到第二特征，包括： 将滤波后数据作为隐马尔可夫模型的状态序列，将历史机械臂状态观测序列作为隐马尔可夫模型的观测序列，观测序列中的每个观测值对应某一时刻的滤波后的机械臂的关节位置、机械臂的角速度、机械臂的角加速度及机械臂的加速度； 采用隐马尔可夫模型提取滤波后数据的特征，得到第二特征，所述第二特征包括：机械臂动作连贯性、滤波后数据与历史机械臂状态观测序列的轨迹匹配度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院沈阳自动化研究所，其通讯地址为：110016 辽宁省沈阳市沈河区南塔街114号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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