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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于3DGS建模与扩散修补的多物体场景具身机器人推理方法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：CN121212195B 。

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：202511749277.9，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于3DGS建模与扩散修补的多物体场景具身机器人推理方法是由刘静明;李雨萌;丁尧相;邵天甲;周昆设计研发完成，并于2025-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于3DGS建模与扩散修补的多物体场景具身机器人推理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于3DGS建模与扩散修补的多物体场景具身机器人推理方法。该方法首先利用3DGS对真实场景进行三维建模，并为场景中的各类物体生成唯一编码与语义标签，从而获得精确的物体级分割结果；随后提取并结构化每个物体的标识、类别名称、三维坐标与包围盒信息，传输至多模态推理模块；推理模块使用多模态大模型理解用户的语音指令，选择需要移动的物体及新的目标位置坐标，以形成由初始状态到目标状态的移动逻辑链；在物体被移动后，通过掩码约束的扩散生成模型进行修补，以保证场景的完整性和自然性。本方法能够在虚拟的重建场景中提前发现潜在风险并修正操作方案，并在机器人执行人类指令时实现高效、鲁棒且安全的多物体操作。

本发明授权基于3DGS建模与扩散修补的多物体场景具身机器人推理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于3DGS建模与扩散修补的多物体场景具身机器人推理方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：首先具身机器人对场景周围物体进行扫描，通过3DGS对真实场景进行建模，获得高保真的三维表示； 步骤二：结合用户语音指令，具身机器人在场景中定位关键物体，使用图像分割模型获取多视角一致的物体分割标注视频，并通过3DGS训练管线为场景中的高斯点分配唯一编码； 步骤三：从物体分割标注视频中提取每个物体的唯一标识、类别信息，并计算每个物体的高斯点三维中心坐标及包围盒大小，结合带有编号的场景渲染图形成结构化描述； 步骤四：将结构化描述和用户语音指令输入至神经网络多模态模型进行推理，由神经网络多模态模型理解场景信息与用户意图，生成待操作的目标物体编号及目标位置的空间坐标； 步骤五：当三维场景中的目标物体被移动后，则对物体移动后产生的空缺区域通过掩码约束的扩散生成模型进行修补，恢复场景完整性；所述通过掩码约束的扩散生成模型进行修补；具体为：在重建的虚拟场景中，将物体包含的高斯点移动到神经网络多模态模型推理指定的目标位置；高斯点在原位置留下的空洞渲染时投影至图像作为掩码，采用扩散生成模型对物体移动后产生的空缺区域进行修补，以生成与背景一致的填充结果；所述扩散生成模型选用的是包括StableDiffusion在内的一类图像生成模型，用于以移动物体高斯点在渲染图像中的投影作为掩码，在每个扩散时间步中使用掩码外的正确图像引导修补，从而获取物体移动后的完整图像，恢复虚拟重建场景的视觉完整性； 步骤六：迭代执行步骤四和步骤五，并记录每次操作的移动物体、目标位置和思考过程，生成场景内多物体从初始状态到目标状态的移动逻辑链并将其下发给具身机器人； 步骤七：具身机器人在三维重建场景中对完整操作的移动逻辑链进行可行性与安全性验证，验证通过后在真实环境中依次移动物体直至完成用户要求。

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