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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于视觉的机器人自建模方法、系统、设备及介质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：CN119251405B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411383603.4，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种基于视觉的机器人自建模方法、系统、设备及介质是由谭宁;胡可钧设计研发完成，并于2024-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉的机器人自建模方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于视觉的机器人自建模方法、系统、设备及介质，包括：获取机器人各种关节姿态的初始图片和对应的关节角度；对初始图片进行数据预处理，得到第一图片；获取初始图片的相机信息；根据机器人处于标准状态下的第一图片和相机信息，基于三维高斯泼溅算法进行机器人自建模；构建并训练初始变形神经网络，得到目标变形神经网络；其中，初始变形神经网络用于根据随机姿态的每张第一图片对应的关节角度和相机信息，对三维高斯泼溅模型的椭球参数进行变化；将三维高斯泼溅模型和目标变形神经网络组合为机器人模型，完成机器人的自建模。本申请无需深度相机，可以降低数据采集难度，并提高机器人自建模精度，可广泛应用于机器人技术领域。

本发明授权一种基于视觉的机器人自建模方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉的机器人自建模方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取机器人各种关节姿态的初始图片，并获取所述初始图片对应的关节角度；其中，所述关节姿态包括标准状态和随机姿态； 对所述初始图片进行数据预处理，得到第一图片； 获取拍摄所述初始图片的相机的相机信息； 根据所述机器人处于标准状态下的所述第一图片和所述相机信息，基于三维高斯泼溅算法进行机器人自建模，得到三维高斯泼溅模型； 构建并训练初始变形神经网络，得到目标变形神经网络；其中，所述初始变形神经网络用于根据随机姿态的每张所述第一图片对应的所述关节角度和所述相机信息，对所述三维高斯泼溅模型的椭球参数进行变化； 将所述三维高斯泼溅模型和所述目标变形神经网络组合为机器人模型，完成机器人的自建模； 所述构建并训练初始变形神经网络，得到目标变形神经网络，包括以下步骤： 根据所述三维高斯泼溅模型，初始化骨骼结构； 锁定标准状态下的三维高斯泼溅模型的椭球参数，初始化初始变形神经网络； 在锁定所述椭球参数并且限制机器人姿态变化幅度小于预设幅度值的情况下，对所述初始变形神经网络进行一次训练，得到第一变形神经网络； 在锁定所述椭球参数并且不限制机器人姿态变化幅度的情况下，对所述第一变形神经网络进行一次训练，得到第二变形神经网络； 在解锁所述椭球参数的情况下，对所述第二变形神经网络进行完整训练，得到目标变形神经网络。

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