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龙图腾网获悉北京小米机器人技术有限公司申请的专利机器人控制方法、系统、装置、设备和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：CN121290446B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511862126.4，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权机器人控制方法、系统、装置、设备和介质是由薄紫彤设计研发完成，并于2025-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本机器人控制方法、系统、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本公开提出了一种机器人控制方法、系统、装置、设备和介质，方法包括：通过经过训练的目标视觉语言模型，基于用户指令对机器人所处的任务场景进行视觉分析，以得到实现用户指令所需的任务清单，其中，目标视觉语言模型基于视觉编码器、视觉语言对齐层以及大语言模型构建得到；基于任务清单中的任务，得到机器人执行任务清单所需的控制指令；通过扩散模型对控制指令进行的扩散，确定控制指令对应的机械运动轨迹，以对机器人进行操作控制。提高了机器人对于自然语言的理解能力，提高了机器人对于任务场景的适应能力，提高了机器人的控制精度，提高了机器人控制的灵活性，提高了机器人对于用户指令的达成度。

本发明授权机器人控制方法、系统、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种机器人控制方法，其特征在于，所述方法包括： 通过经过训练的目标视觉语言模型，基于用户指令对机器人所处的任务场景进行视觉分析，以得到实现所述用户指令所需的任务清单，其中，所述目标视觉语言模型基于视觉编码器、视觉语言对齐层以及大语言模型构建得到； 基于所述任务清单中的任务，得到所述机器人执行所述任务清单所需的控制指令； 通过扩散模型对所述控制指令进行的扩散，确定所述控制指令对应的机械运动轨迹，以对所述机器人进行操作控制； 获取所述经过训练的目标视觉语言模型，包括： 采集样本机器人在样本任务场景下的样本视觉数据，以生成所述样本视觉数据对应的训练样本，其中，所述样本任务场景至少包括所述样本机器人的物体抓取任务场景、物体装配任务场景和物品搬运任务场景； 基于所述训练样本对待训练的候选视觉语言模型进行模型训练，以得到经过训练的所述目标视觉语言模型，其中，所述候选视觉语言模型基于预训练的多模态大模型得到，其中，包括： 将所述训练样本输入所述候选视觉语言模型，得到所述候选视觉语言模型的输出控制指令； 基于所述输出控制指令以及所述训练样本携带的标签动作指令，得到指令内容维度下的第一损失值，以及基于所述输出控制指令以及所述标签动作指令，得到指令格式维度下的第二损失值； 基于所述第一损失值和所述第二损失值得到所述候选视觉语言模型的模型训练损失，并基于所述模型训练损失对所述候选视觉语言模型进行模型的迭代优化，得到经过训练的所述目标视觉语言模型。

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