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龍圖騰網(wǎng)獲悉深圳華中數(shù)控有限公司申請(qǐng)的專利基于多模態(tài)感知的工業(yè)機(jī)器人自主協(xié)同決策方法、系統(tǒng)和介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120190832B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510672293.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：B25J9/16；該發(fā)明授權(quán)基于多模態(tài)感知的工業(yè)機(jī)器人自主協(xié)同決策方法、系統(tǒng)和介質(zhì)是由劉雄飛;李爭(zhēng)旗;潘權(quán);周盈;黎嘉俊設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-05-23向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于多模態(tài)感知的工業(yè)機(jī)器人自主協(xié)同決策方法、系統(tǒng)和介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請(qǐng)?zhí)峁┝嘶诙嗄B(tài)感知的工業(yè)機(jī)器人自主協(xié)同決策方法、系統(tǒng)和介質(zhì)，屬于工業(yè)機(jī)器人智能控制技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：通過采集視覺、觸覺和聽覺信息，進(jìn)行跨模態(tài)時(shí)空對(duì)齊以消除數(shù)據(jù)時(shí)空差異，結(jié)合動(dòng)態(tài)權(quán)重調(diào)整機(jī)制和注意力計(jì)算模型實(shí)現(xiàn)多模態(tài)特征融合，并通過深度學(xué)習(xí)優(yōu)化模型生成聯(lián)合決策策略。系統(tǒng)根據(jù)任務(wù)類型動(dòng)態(tài)分配傳感器權(quán)重，并引入能耗、精度、安全性的多目標(biāo)優(yōu)化機(jī)制，同時(shí)設(shè)置容錯(cuò)規(guī)則以自動(dòng)恢復(fù)權(quán)重或重新校準(zhǔn)傳感器。本發(fā)明解決了傳統(tǒng)多模態(tài)決策中數(shù)據(jù)融合僵化、優(yōu)化維度單一的問題，顯著提升了工業(yè)機(jī)器人協(xié)同作業(yè)的精度、響應(yīng)速度和環(huán)境適應(yīng)性。

本發(fā)明授權(quán)基于多模態(tài)感知的工業(yè)機(jī)器人自主協(xié)同決策方法、系統(tǒng)和介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.基于多模態(tài)感知的工業(yè)機(jī)器人自主協(xié)同決策方法，其特征在于，包括以下步驟： 采集自主協(xié)同系統(tǒng)預(yù)設(shè)周期內(nèi)的感知信息，包括視覺信息、觸覺信息和聽覺信息； 將所述視覺信息、觸覺信息和聽覺信息通過預(yù)設(shè)方法進(jìn)行跨模態(tài)時(shí)空對(duì)齊，生成第一感知特征信息； 根據(jù)所述第一感知特征信息通過預(yù)設(shè)機(jī)制提取視覺特征數(shù)據(jù)、觸覺特征數(shù)據(jù)和聽覺特征數(shù)據(jù)并進(jìn)行權(quán)重動(dòng)態(tài)調(diào)整，生成特征融合參數(shù)； 根據(jù)所述特征融合參數(shù)生成多模態(tài)聯(lián)合決策策略，通過預(yù)設(shè)優(yōu)化模型對(duì)決策參數(shù)進(jìn)行迭代優(yōu)化； 獲取決策參數(shù)優(yōu)化效果數(shù)據(jù)并與預(yù)設(shè)效果閾值進(jìn)行對(duì)比，判斷優(yōu)化效果是否符合要求； 所述權(quán)重動(dòng)態(tài)調(diào)整包括： 根據(jù)當(dāng)前任務(wù)類型自動(dòng)設(shè)置各傳感器的重要性比例，在精細(xì)組裝任務(wù)中觸覺傳感器的權(quán)重設(shè)置為第一權(quán)重比例； 當(dāng)需要檢測(cè)機(jī)器異常時(shí)，聲音傳感器的權(quán)重提高至第二權(quán)重比例，同時(shí)攝像頭畫面的權(quán)重降低至第三權(quán)重比例； 所述特征融合參數(shù)的生成過程為： 通過注意力計(jì)算模型分析視覺、觸覺、聽覺數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)程度； 根據(jù)關(guān)聯(lián)程度自動(dòng)分配各傳感器的綜合影響值，保證視覺、觸覺、聽覺的影響值總和為1； 所述預(yù)設(shè)優(yōu)化模型采用深度學(xué)習(xí)模型，其中： 機(jī)器人的移動(dòng)狀態(tài)、周圍環(huán)境情況、任務(wù)目標(biāo)共同構(gòu)成決策依據(jù)； 輸出的控制指令包含移動(dòng)路線參數(shù)、操作力度參數(shù)、協(xié)作時(shí)機(jī)參數(shù)； 通過能耗、操作精度、安全性的綜合評(píng)分不斷優(yōu)化決策結(jié)果； 所述綜合評(píng)分的優(yōu)化過程中還包括： 實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)環(huán)境噪聲等級(jí)與光照強(qiáng)度，當(dāng)環(huán)境噪聲超過預(yù)設(shè)噪聲閾值時(shí)，動(dòng)態(tài)增加聽覺傳感器的頻帶濾波強(qiáng)度并降低視覺權(quán)重； 當(dāng)光照強(qiáng)度低于預(yù)設(shè)強(qiáng)度閾值時(shí)，激活紅外補(bǔ)光模塊并提高視覺特征提取網(wǎng)絡(luò)深度，同時(shí)將觸覺權(quán)重上調(diào)； 還包括： 采集所述權(quán)重動(dòng)態(tài)調(diào)整過程中的機(jī)器人工作環(huán)境溫度； 當(dāng)所述工作環(huán)境溫度大于第一溫度閾值時(shí)，提升觸覺傳感器采樣頻率以補(bǔ)償高溫導(dǎo)致的材料形變誤差，并降低視覺權(quán)重以避免圖像畸形干擾； 當(dāng)所述工作環(huán)境溫度小于第二溫度閾值時(shí)，啟用聽覺傳感器的低頻增強(qiáng)模式以提升金屬異響識(shí)別，并提升觸覺權(quán)重以強(qiáng)化低溫下力控精度。

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