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龙图腾网获悉无锡灵奕智能科技有限公司申请的专利一种用于纤维柔性体作业过程形状控制的具身智能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：CN120745693B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202511188049.9，技术领域涉及：G06N3/042；该发明授权一种用于纤维柔性体作业过程形状控制的具身智能方法是由汪俊亮;王美萱;张洁设计研发完成，并于2025-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于纤维柔性体作业过程形状控制的具身智能方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种用于纤维柔性体作业过程形状控制的具身智能方法，属于柔性体形状控制领域。所述方法包括：获得纤维柔性体的点云数据以及机械臂末端夹持器的位姿数据；输入训练后的PIGNN模型，输出对所述纤维柔性体的形状预测；采用模型预测控制方法，计算出机械臂所需的运动轨迹，从而使机械臂控制所述纤维柔性体到达目标形状位置。本发明通过PIGNN模型预测的形状变化严格遵循纤维柔性体材料的力学规律，可以大幅提升光纤传感器的一致性与可靠性；模型预测控制能实时根据形状预测动态调整机械臂轨迹，灵活适配不同规格光纤的加工需求，物理约束与数据驱动的结合，使系统能快速适配新场景，为光纤传感器向规模化、高精度应用奠定了核心技术基础。

本发明授权一种用于纤维柔性体作业过程形状控制的具身智能方法在权利要求书中公布了：1.一种用于纤维柔性体作业过程形状控制的具身智能方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1：在机械臂末端夹持器夹着纤维柔性体末端随机移动的过程中，获得所述纤维柔性体的点云数据以及所述机械臂末端夹持器的位姿数据； 步骤2：将所述纤维柔性体的点云数据和机械臂末端夹持器的位姿数据输入训练后的物理信息图神经网络模型PIGNN，由PIGNN模型输出对所述纤维柔性体的形状预测； 步骤3：基于所述形状预测，采用模型预测控制方法，计算出机械臂所需的运动轨迹，从而使机械臂控制所述纤维柔性体到达目标形状位置； 所述PIGNN模型的训练过程中，构建的纤维柔性体的变形动力学偏微分方程表示为： 式中，表示纤维柔性体在t时刻空间坐标x处的位移向量，T为机器人末端对纤维柔性体施加的牵引力，E为杨氏模量，I为截面惯性矩，表示纤维柔性体的质量密度，表示纤维柔性体的截面积； 训练过程中引入物理约束损失，表示为： 式中，是PIGNN模型预测的纤维柔性体位置向量，是在不同时间和位置上采样的点数。

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