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龍圖騰網獲悉北京清飛科技有限公司申請的專利一種機器人手勢識別信號的實時處理方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120326638B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510812727.8，技術領域涉及：B25J9/16；該發明授權一種機器人手勢識別信號的實時處理方法及系統是由魏宇飛設計研發完成，并于2025-06-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種機器人手勢識別信號的實時處理方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開一種機器人手勢識別信號的實時處理方法及系統，所述方法包括：通過多模態信號同步采集模塊獲取視覺傳感器手勢輪廓圖像和IMU的關節運動加速度數據，經信噪比閾值去噪與時空對齊生成優化手勢信號；提取信號動態邊緣梯度幅值與關節角度變化率，通過滑動時間窗口加權平均生成時空聯合特征向量；采用改進動態時間規整算法計算特征向量與手勢模板庫的匹配度，經自適應閾值篩選及路徑回溯輸出最優匹配手勢類別；若當前手勢與模板置信度偏差超動態閾值，則觸發增量學習機制更新模板庫；將最優類別映射為控制指令，通過優先級隊列計算響應延遲并動態調整分發時序。本發明實現了手勢識別高精度與低延遲閉環控制，顯著提升機器人交互實時性。

本發明授權一種機器人手勢識別信號的實時處理方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種機器人手勢識別信號的實時處理方法，其特征在于，包括： S1、通過多模態信號同步采集模塊獲取機器人視覺傳感器的手勢輪廓圖像和IMU的關節運動加速度數據，經信噪比閾值去噪對齊生成優化手勢信號； S2、提取優化手勢信號的動態邊緣梯度幅值與關節角度變化率，通過滑動時間窗口加權平均生成時空聯合特征向量； S3、采用改進動態時間規整算法計算特征向量與手勢模板庫的匹配度，經自適應閾值篩選及路徑回溯輸出最優匹配手勢類別； S4、基于最優匹配手勢類別計算置信度偏差，若偏差超動態閾值則觸發增量學習，用滑動窗口均值更新策略修正模板庫，包括以下子步驟： 計算當前手勢的時空聯合特征向量與最優匹配類別對應模板的置信度偏差； 置信度偏差值計算公式為：其中，表示當前手勢的時空聯合特征向量與最優匹配類別對應模板的置信度偏差；表示新輸入手勢的時空聯合特征向量；表示模板庫中最優匹配類別的特征向量；表示特征空間的協方差矩陣的逆矩陣；表示非線性加權參數；表示全局特征方差參數； 若置信度偏差超過動態閾值，則提取當前手勢在滑動窗口內的特征序列，計算其均值特征向量； 若置信度偏差值超出了動態閾值，則回溯一個預設時間長度的滑動窗口，提取其中每一幀手勢數據對應的時空聯合特征向量序列，依據預設規則從該特征序列中整合信息，生成一個表征該窗口期內整體變化趨勢的歸一化特征向量； 用所述均值特征向量更新手勢模板庫中對應的目標模板； 定位到該最優匹配手勢類別在模板庫中的目標模板條目，隨后，使用均值特征向量覆蓋該目標模板原有的特征向量內容，此更新操作在模板庫中即時生效，原模板特征被代表近期平均趨勢的新特征取代； S5、將最優類別映射為控制指令，通過優先級隊列計算響應延遲，結合執行器反饋動態調整分發時序，實現閉環控制。

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