北京航空航天大学杭州创新研究院;北京航空航天大学李牧获国家专利权
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龙图腾网获悉北京航空航天大学杭州创新研究院;北京航空航天大学申请的专利一种机械臂动作序列生成方法、装置、模型的训练方法及电子设备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：CN121157062B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511715565.2，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种机械臂动作序列生成方法、装置、模型的训练方法及电子设备是由李牧;赵泽熙;李青锋;牛建伟;韩锋设计研发完成，并于2025-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种机械臂动作序列生成方法、装置、模型的训练方法及电子设备在说明书摘要公布了：本申请提供了一种机械臂动作序列生成方法、装置、模型的训练方法及电子设备，属于机器人技术领域，包括获取机械臂操作环境的多模态感知数据，分别基于RGB‑D图像提取操作对象的空间几何特征，及基于关节角度数据提取机械臂的本体状态特征，基于六维力传感器数据提取末端执行器的交互力特征；对空间几何特征、本体状态特征和交互力特征进行融合处理，得到联合表征向量；将联合表征向量作为条件输入，与随机生成的初始带噪动作序列共同输入至预训练的条件扩散模型；逐步推理出最终的机械臂动作序列。本发明通过结合多模态感知数据及条件扩散模型提高了机械臂在复杂场景中的泛化能力。
本发明授权一种机械臂动作序列生成方法、装置、模型的训练方法及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种机械臂动作序列生成方法，其特征在于，包括： 获取机械臂操作环境的多模态感知数据，所述多模态感知数据包括：操作对象的RGB-D图像、机械臂当前的关节角度数据以及末端执行器处的六维力传感器数据； 分别基于所述RGB-D图像提取所述操作对象的空间几何特征，及基于所述关节角度数据提取机械臂的本体状态特征，及基于所述六维力传感器数据提取末端执行器的交互力特征； 对所述空间几何特征、本体状态特征和交互力特征进行融合处理，得到联合表征向量； 将所述联合表征向量作为条件输入，与随机生成的初始带噪动作序列共同输入至预训练的条件扩散模型；以便通过所述条件扩散模型执行多步反向去噪过程，逐步推理出最终的机械臂动作序列。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京航空航天大学杭州创新研究院;北京航空航天大学，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市滨江区长河街道炬航弄99号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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