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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利一种基于多模态反馈的无线遥操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：CN120921399B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202511445567.4，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于多模态反馈的无线遥操方法及系统是由杨聪;郭树伟;苏治中;朱铭鲁;隋伟;陈涛;程智锋设计研发完成，并于2025-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态反馈的无线遥操方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于多模态反馈的无线遥操方法及系统，包括：对采集的实时图像、目标检测信息、目标追踪信息、体素信息和预警信息，在控制终端进行融合后生成VR实时画面；根据用户侧的下单任务和所述VR实时画面实时解析出用于控制机器人的头部数据、手部数据和底盘运动数据；通过所述手部数据确定所述机器人的上肢运动轨迹；根据所述上肢运动轨迹、所述头部数据、所述手部数据以及底盘运动数据，控制所述机器人执行所述下单任务的操控动作，本发明通过融合机器人采集的实时图像、目标检测信息、目标追踪信息、体素信息和预警信息，控制终端能够生成高度逼真的VR实时画面，从而显著提升操作者的沉浸感与临场感，使远程操作如同在现场作业。

本发明授权一种基于多模态反馈的无线遥操方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态反馈的无线遥操方法，其特征在于，应用于云服务器，所述方法包括： 对机器人采集的实时图像、目标检测信息、目标追踪信息、体素信息和预警信息，在控制终端进行融合后生成VR实时画面； 根据用户侧的下单任务和所述VR实时画面实时解析出用于控制机器人的头部数据、手部数据和底盘运动数据； 通过所述手部数据确定所述机器人的上肢运动轨迹； 根据所述上肢运动轨迹、所述头部数据、所述手部数据以及底盘运动数据，控制所述机器人执行所述下单任务的操控动作，其中：所述上肢运动轨迹用于控制机器人手臂的关节运动及姿态，所述手部数据用于实现机器人手部的抓取、旋转及放置操作动作，所述头部数据用于控制机器人头部的旋转及观察视角，所述底盘运动数据用于控制机器人底盘的前进、后退及转向，从而实现对下单任务的精确操控； 机器人采集的实时图像、目标检测信息、目标追踪信息、体素信息和预警信息，包括： 采集机器人当下所处环境的实时图像； 对实时图像进行预处理，得到预处理后的图像数据； 将预处理后的图像数据输入视觉神经网络模型，得到目标检测信息、目标追踪信息、体素信息和预警信息； 所述将预处理后的图像数据输入视觉神经网络模型，得到目标检测信息、目标追踪信息、体素信息和预警信息，包括： 对预处理后的RGB图像和深度图像提取多尺度特征结构； 将提取的多尺度特征结构进行RGB特征和所述RGB特征对应的深度特征的空间对齐与加权融合，生成融合特征； 对融合特征中识别出候选区域，输出边界框坐标、类别标签与置信度分数，并根据候选区域的亮度与候选区域的纹理复杂度动态调整检测阈值；其中，所述亮度通过将RGB图像转换为HSV色彩空间提取亮度分量，并计算所述候选区域亮度均值得到的，所述纹理复杂度通过对RGB图像执行边缘检测算子获得边缘二值图，并统计边缘像素点占候选区域总像素点数的比例得到的； 对候选区域进行像素级概率预测并通过阈值分割得到二值化掩码，对前景区域进行标注，得到目标检测信息； 基于目标检测输出的检测信息结合历史帧的跟踪状态，得到目标跟踪信息； 基于融合特征生成深度信息，将所述深度信息转化为体素块，生成体素信息，其中，所述体素信息用于呈现出三维空间结构； 利用所述体素信息结合机器人当前位姿，计算障碍物的三维位置和最小安全距离，得到预警信息。

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