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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利灵巧手多模态运动轨迹预测模型生成方法及相关装置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：CN120995409B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511510679.3，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权灵巧手多模态运动轨迹预测模型生成方法及相关装置是由贺深来;马宏军;杨健;李伟昌;赵明扬;康浩博;李佩设计研发完成，并于2025-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本灵巧手多模态运动轨迹预测模型生成方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种灵巧手多模态运动轨迹预测模型生成方法及相关装置，用于灵巧手仿真抓取过程，包括：根据灵巧手的初始位置信息和目标物体的结束位置信息，生成灵巧手的运动轨迹；基于若干个运动轨迹点，获取灵巧手在运动轨迹中运动的多模态数据集，多模态数据集包括环境图像数据、第一多模态数据和第二多模态数据；对环境图像数据、第一多模态数据、第二多模态数据进行多模态特征融合，得到输入序列；基于预设的稀疏自注意力机制，将输入序列输入至待训练的自注意力模型中进行训练，得到运动轨迹预测模型。本申请提供的方案，能够通过多模态数据的融合，提高灵巧手运动轨迹预测的实时性与准确性，提高了灵巧手的抓取成功率。

本发明授权灵巧手多模态运动轨迹预测模型生成方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种灵巧手多模态运动轨迹预测模型生成方法，用于灵巧手仿真抓取过程，其特征在于，所述运动轨迹预测模型生成方法包括： 根据灵巧手的初始位置信息和目标物体的结束位置信息，生成所述灵巧手的运动轨迹，所述运动轨迹包括若干个运动轨迹点； 基于若干个所述运动轨迹点，获取所述灵巧手在所述运动轨迹中运动的多模态数据集，所述多模态数据集包括环境图像数据、所述灵巧手在每个所述运动轨迹点对应的第一多模态数据和机械臂控制所述灵巧手在所述运动轨迹中运动的第二多模态数据； 对所述环境图像数据、所述第一多模态数据、所述第二多模态数据进行多模态特征融合，得到输入序列；所述第一多模态数据包括所述灵巧手的第一关节信息、第一指尖接触力信息，所述第二多模态数据包括所述机械臂的第二关节信息，所述第一关节信息包括第一手指关节信息；其中包括，对所述第一关节信息、所述第一指尖接触力信息、所述第二关节信息和所述环境图像数据进行特征提取，得到多组特征张量，多组所述特征张量包括与所述第一关节信息相对应的第一特征张量，与所述第一指尖接触力信息相对应的第二特征张量，与所述第二关节信息相对应的第三特征张量，与所述环境图像数据相对应的第四特征张量，所述第一特征张量包括第一手指关节特征张量；将属于连续时间步的多组所述特征张量进行融合，得到所述输入序列； 基于预设的稀疏自注意力机制，将所述输入序列输入至待训练的自注意力模型中进行训练，得到运动轨迹预测模型；其中包括，将所述输入序列划分为若干个输入子序列，所述输入子序列对应于所述灵巧手的不同运动阶段；基于运动阶段约束条件，从所述输入子序列中选取目标特征张量，并生成目标特征张量集合；基于稀疏自注意力机制和预设模态锁定策略，对所述目标特征张量集合进行特征学习，以得到预测运动序列，所述预测运动序列用于表征所述灵巧手和所述机械臂在所述运动轨迹点的多模态预测数据，所述预设模态锁定策略用于控制所述第二特征张量只与所述第一手指关节特征张量进行交互；基于损失函数、所述预测运动序列和所述输入序列，调整所述待训练的自注意力模型的权重参数，得到所述运动轨迹预测模型。

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