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龍圖騰網(wǎng)獲悉寧德思客琦智能裝備有限公司申請的專利基于自然語言對三維點云機器人引導(dǎo)的方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119927932B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12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?zhí)?專利號為：202510433791.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：B25J9/16；該發(fā)明授權(quán)基于自然語言對三維點云機器人引導(dǎo)的方法及系統(tǒng)是由馬忠平;王鑫芳;張峻;肖良偉;黃朝鑫設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-04-08向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于自然語言對三維點云機器人引導(dǎo)的方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了基于自然語言對三維點云機器人引導(dǎo)的方法及系統(tǒng)，基于Transformer架構(gòu)的機器人，設(shè)置動作位置t，將所述動作位置t的視覺圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為三維點云以及標準化輸入，并進行下采樣，完成數(shù)據(jù)預(yù)處理；基于數(shù)據(jù)預(yù)處理，將生成的預(yù)處理數(shù)據(jù)的點云進行編碼，提取點云的空間特征，生成視覺信息；并通過對自然語言指令進行向量嵌入，將自然語言指令表示成模型能夠理解和處理的向量，生成文本信息；基于視覺信息和文本信息，通過注意力機制將生成的視覺信息和上下文信息融合；基于上下文信息的融合，通過預(yù)測熱圖和偏移量，預(yù)測動作位置步驟的三維位置，提高了機器人對復(fù)雜指令的理解和執(zhí)行能力以及機器人未來動作預(yù)測的準確性。

本發(fā)明授權(quán)基于自然語言對三維點云機器人引導(dǎo)的方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.基于自然語言對三維點云機器人引導(dǎo)的方法，其特征在于，包括， S1,基于Transformer架構(gòu)的機器人，設(shè)置動作位置t，將所述動作位置t的視覺圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為三維點云以及標準化輸入，并進行下采樣，完成數(shù)據(jù)預(yù)處理；從點云中提取有用的特征，包括XYZ坐標、RGB顏色、法線，同時對點云進行合并,生成合并的點云； 將合并的點云通過Open3D工具包進行均勻下采樣及估計每個點的法線,生成新的點云； 將新的點云進行裁剪，僅保留物體和機械臂的點； 將僅保留物體和機械臂的點通過隨機采樣法，采樣2048個點； S2,基于數(shù)據(jù)預(yù)處理，將生成的預(yù)處理數(shù)據(jù)的點云進行編碼，提取點云的空間特征，生成視覺信息；并通過對自然語言指令進行向量嵌入，將自然語言指令表示成模型能夠理解和處理的向量，生成文本信息； 所述視覺信息基于PointNext模型學(xué)習(xí)點云信息， 通過最遠點采樣方法，從點云中采集N個點； 設(shè)置半徑，為每個點采集對應(yīng)半徑內(nèi)的所有鄰居節(jié)點； 通過MLP學(xué)習(xí)每個點對應(yīng)的點云信息；通過最大池化來聚合每個點所有的鄰域信息，得到所有點云信息；所述i為點云的一個點； S3,基于視覺信息和文本信息，通過注意力機制將生成的視覺信息和上下文信息融合； S4,基于上下文信息的融合，通過預(yù)測熱圖和偏移量，預(yù)測動作位置t+1步驟的三維位置。

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