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龙图腾网获悉清华大学深圳国际研究生院申请的专利基于视触觉感知的仿海龟两栖机器人地形分类与自适应步态切换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：CN120735062B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511264041.6，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于视触觉感知的仿海龟两栖机器人地形分类与自适应步态切换方法是由曲钧天;秦洪德;刘昂;张先睿设计研发完成，并于2025-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视触觉感知的仿海龟两栖机器人地形分类与自适应步态切换方法在说明书摘要公布了：一种基于视触觉感知的仿海龟两栖机器人地形分类与自适应步态切换方法，包括：建立搭载压力传感器和防水相机的机器人模型；在碎石、沙滩等多种地形采集触觉时序数据与视觉图像，构建训练数据集；建立多模态卷积神经网络，通过双通道特征提取及自适应注意力机制融合特征；采集各地形下运动能量消耗和速度，确定最优步态；结合地形物理属性分类与最优步态，构建步态切换有限状态机。该方法形成“感知‑决策‑驱动”闭环，通过视触觉感知地形、有限状态机决策步态、执行步态驱动运动，经实验验证，自适应步态可提升移动效率和速度，增强机器人两栖环境适应性。

本发明授权基于视触觉感知的仿海龟两栖机器人地形分类与自适应步态切换方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视触觉感知的仿海龟两栖机器人地形分类与自适应步态切换方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、建立搭载视触觉传感器的机器人模型，所述视触觉传感器包括用于触觉感知的压力传感器和用于视觉感知的防水相机； S2、利用所述机器人模型在多种地形上采集触觉传感器的时间序列数据和视觉传感器的地形图像数据，构建训练数据集； S3、建立融合视触觉传感信息的多模态卷积神经网络，通过双通道特征提取机制分别处理视觉数据和触觉序列数据，并引入自适应注意力机制实现多模态特征融合； S4、利用所述机器人模型采集多种地形下的运动能量消耗和运动速度，并基于运动数据确定不同地形的最优运动步态； 步骤S4具体包括： 定义运动能量消耗为运输成本COT，在对称步态、行走步态和跃进步态下，采集机器人在各类地形上的运动速度及COT数据； 通过对比不同步态在各地形上的COT与速度，确定各地形的最优步态； 所述最优步态的确定逻辑包括： 在硬质地形表面，跃进步态因足部接触时间适中，使运动参数处于中间水平； 在颗粒状地形表面，对称步态因底盘抬升导致运动能力下降，而跃进步态或行走步态可避免接触不良； 在可变形地形表面，行走步态通过保持有效地面接触提升速度，而对称步态需深压肢体以降低能耗； S5、根据地形的物理属性分类地形类型，结合所述最优运动步态构建步态切换的有限状态机； 其中，所述方法形成“感知-决策-驱动”闭环系统：通过视触觉传感器获取环境数据并输入所述神经网络实现地形感知，通过所述有限状态机决策最优步态，并通过执行该步态完成运动驱动。

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