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龙图腾网获悉平安科技(上海)有限公司申请的专利基于物理约束嵌入的机器人控制方法、装置、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：CN120862691B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202511188889.5，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于物理约束嵌入的机器人控制方法、装置、设备及介质是由孙奥兰;王健宗设计研发完成，并于2025-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物理约束嵌入的机器人控制方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，提供一种基于物理约束嵌入的机器人控制方法、装置、设备及介质，应用于金融、医疗健康养老业务场景中，能够通过特征提取实现多模态数据的统一表示；对物理知识图谱进行向量化处理，将抽象物理规则转化为机器可识别的数据结构；构建场景物理图，根据语言特征向量及场景物理图生成物理增强的视觉特征，并进行特征拼接，实现物理知识与视觉、语言模态的深度融合；基于变分自编码器生成包含动态物理信息的目标特征，提高了对物理环境动态变化的实时感知能力；将目标特征输入至预测网络得到动作预测序列，并将动作预测序列转换为对机器人的控制指令，从而基于物理约束嵌入实现对机器人的准确控制。

本发明授权基于物理约束嵌入的机器人控制方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于物理约束嵌入的机器人控制方法，其特征在于，所述基于物理约束嵌入的机器人控制方法包括： 响应于对目标机器人的控制指令，采集所述目标机器人的视觉数据、语言数据及动作数据作为多模态数据； 对所述多模态数据进行特征提取，得到与所述视觉数据对应的视觉特征向量、与所述语言数据对应的语言特征向量及与所述动作数据对应的动作特征向量； 构建物理知识图谱，并对所述物理知识图谱进行向量化处理，得到物理知识特征向量，包括：获取所述目标机器人所处环境的环境数据；获取物理概念、物理定律及物体交互关系；根据所述环境数据、所述物理概念、所述物理定律及所述物体交互关系构建所述物理知识图谱；采用图嵌入技术将所述物理知识图谱转换为向量，得到所述物理知识特征向量；其中，所述物理概念包括质量、速度、力或摩擦系数； 根据所述视觉特征向量及所述物理知识图谱构建场景物理图； 根据所述语言特征向量及所述场景物理图生成物理增强的视觉特征，包括：采用图神经网络处理所述场景物理图，得到所述视觉特征；其中，在采用所述图神经网络处理所述场景物理图的过程中，通过消息传递机制传播物体间的物理关系特征；其中，在采用所述图神经网络处理所述场景物理图的过程中，提取所述语言特征向量中的物理语义信息，并通过注意力机制及所述物理语义信息增强所述场景物理图中相关节点的权重； 对所述语言特征向量、所述物理知识特征向量及所述物理增强的视觉特征进行拼接，得到融合物理知识的多模态特征； 基于变分自编码器，根据所述多模态特征、所述视觉特征向量及所述动作特征向量生成包含动态物理信息的目标特征，包括：将所述视觉特征向量及所述动作特征向量输入至所述变分自编码器，并通过所述变分自编码器学习动态物理参数的概率分布；从所述概率分布中采样得到预测的动态物理参数；将所述预测的动态物理参数编码为特征向量，得到中间特征向量；对所述中间特征向量与所述多模态特征进行拼接，得到所述目标特征； 将所述目标特征输入至预先构建的预测网络，得到动作预测序列，包括：引入物理约束作为偏置项；在将所述目标特征输入至所述预测网络后，通过多头注意力机制挖掘多模态信息与物理知识之间的深层关联，并根据所述偏置项调整所述深层关联，得到所述动作预测序列； 将所述动作预测序列转换为动作指令，并利用所述动作指令对所述目标机器人进行控制。

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