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龙图腾网获悉北京博研盛科科技有限公司申请的专利基于多源视觉跨视角融合的双机械臂协同取货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：CN121223808B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511716202.0，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于多源视觉跨视角融合的双机械臂协同取货方法及系统是由张彦峰;王彦博;周建;高铮设计研发完成，并于2025-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源视觉跨视角融合的双机械臂协同取货方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于多源视觉跨视角融合的双机械臂协同取货方法及系统，涉及智能控制技术领域，包括通过获取外部深度相机和腕部相机数据，解析语言任务描述生成带权有向任务图，利用几何投影变换和跨模态注意力机制融合深度数据与近场图像数据，形成置信度场指导机械臂重新采集数据，最终由视觉‑语言‑动作模型输出分工方案与抓取姿态序列。本发明提高了复杂场景下的协同取货准确性和灵活性。

本发明授权基于多源视觉跨视角融合的双机械臂协同取货方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多源视觉跨视角融合的双机械臂协同取货方法，其特征在于，包括： 获取外部深度相机采集的工作空间深度数据以及双机械臂各自腕部相机采集的近场图像数据； 接收语言任务描述，解析所述语言任务描述以提取约束条件，生成带权有向任务图； 通过几何投影变换将所述深度数据与所述近场图像数据对齐至统一坐标系，并采用跨模态注意力机制融合所述深度数据的几何特征与所述近场图像数据的语义特征，生成融合特征表示，包括： 根据所述外部深度相机的内参矩阵与外参矩阵，将所述深度数据变换至所述统一坐标系，得到对齐深度数据； 根据所述双机械臂各自腕部相机的内参矩阵与外参矩阵，将所述近场图像数据变换至所述统一坐标系，得到对齐近场图像数据； 从所述对齐深度数据中提取几何特征，从所述对齐近场图像数据中提取语义特征； 构建跨模态注意力矩阵，所述跨模态注意力矩阵表示所述几何特征中的每个特征元素与所述语义特征中的每个特征元素之间的关联权重； 基于所述跨模态注意力矩阵对所述几何特征与所述语义特征进行加权融合，生成所述融合特征表示； 基于所述融合特征表示提取抓取候选点并计算置信度分数，形成置信度场； 当所述置信度场中存在置信度分数低于预设门控阈值的抓取候选点时，控制对应机械臂靠近所述抓取候选点并重新采集近场图像数据，更新所述融合特征表示与所述置信度场； 将所述带权有向任务图、所述融合特征表示以及所述置信度场输入视觉-语言-动作模型，所述视觉-语言-动作模型输出双机械臂的分工方案与抓取姿态序列，所述分工方案指定各机械臂执行支撑动作或取物动作及其同步关系； 所述方法还包括： 基于所述深度数据构建空间占据网格，并根据所述空间占据网格确定障碍物分布与可达性区域； 根据所述可达性区域对所述抓取姿态序列进行可行性筛查，剔除不可达的抓取姿态； 基于筛查后的所述抓取姿态序列生成双机械臂的执行轨迹，并在所述执行轨迹中叠加速度约束、力矩约束与协作安全区域约束； 控制双机械臂按照所述执行轨迹执行取货操作，在执行过程中监测实际轨迹与所述执行轨迹的偏差，当所述偏差超过预设偏差阈值时重新执行所述近场图像数据的采集并更新所述执行轨迹。

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