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龍圖騰網獲悉南京天創電子技術有限公司申請的專利一種人形機器人全局自動旋擰閥門系統及控制方法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：CN119952715B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202510311726.5，技術領域涉及：B25J9/16；該發明授權一種人形機器人全局自動旋擰閥門系統及控制方法是由閔濟海;劉爽;王杰;陳淵;余銘鋒設計研發完成，并于2025-03-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種人形機器人全局自動旋擰閥門系統及控制方法在說明書摘要公布了：本發明屬于人形機器人閥門控制技術領域，具體涉及一種人形機器人全局自動旋擰閥門系統及控制方法，包括：移動底盤、升降模塊、腰部俯仰模塊、機器人軀體、末端工具、傳感器組件和控制系統，機器人軀體配置有人形雙臂，末端工具配置于人形雙臂末端，傳感器組件用于環境感知、閥門高度和姿態信息的采集以及操作力矩信息采集；控制系統，用于實現對目標閥門的粗略定位用于根據粗定位結果，自動規劃并控制移動底盤向閥門靠近，用于基于采集的閥門高度信息進行高度調整；以及基于識別的閥門姿態控制人形雙臂、末端工具完成旋擰操作。本發明通過智能化控制系統能夠自動識別并操作不同類型的閥門，減少人工操作的時間和成本。

本發明授權一種人形機器人全局自動旋擰閥門系統及控制方法在權利要求書中公布了：1.一種人形機器人全局自動旋擰閥門系統的控制方法，其特征在于， 所述全局自動旋擰閥門系統包括： 移動底盤，配置有多輪驅動系統，用于移動和導航； 升降模塊，連接所述移動底盤與機器人軀體，配置為基于感知的閥門高度信息自動調節所述機器人軀體的工作位置； 腰部俯仰模塊，與所述升降模塊聯動，配置為支持所述機器人軀體的俯仰調整和左右旋轉，以調整工作姿態； 機器人軀體，配置有人形雙臂，所述人形雙臂具有多個自由度關節； 末端工具，配置于所述人形雙臂末端，用于抓取和旋擰閥門，并能夠根據閥門形狀和大小自動調整抓取力度和夾緊角度； 傳感器組件，用于環境感知、閥門高度和姿態信息的采集以及操作力矩信息采集；所述傳感器組件包括：頭部深度相機，配置于機器人頭部，用于環境掃描和閥門粗定位；胸口深度相機，配置于機器人胸口，用于目標閥門的近距離識別和精確定位； 激光雷達，配置于移動底盤和機器人軀體，用于檢測環向的障礙物；超聲波傳感器，配置于移動底盤的前后側，用于檢測前后方向的障礙物；力矩傳感器，配置于人形雙臂關節以及末端工具，用于實時監測操作中的扭矩與受力情況； 控制系統，包括：閥門識別模塊，用于基于YOLO深度學習算法進行環境感知識別，實現對目標閥門的粗略定位；路徑規劃模塊，用于根據粗定位結果，自動規劃并控制所述移動底盤向閥門靠近；高度調整模塊，用于基于采集的閥門高度信息，控制升降模塊實時進行高度調整；以及旋擰操作模塊，用于識別閥門姿態，基于識別的閥門姿態控制人形雙臂、末端工具完成旋擰操作； 所述控制方法包括以下步驟： S101：閥門粗定位：基于YOLO深度學習算法對傳感器組件獲取圖像進行實時圖像識別與處理，實現目標閥門的粗定位結果； S102、靠近閥門：根據粗定位結果，自動規劃并控制移動底盤向閥門靠近； S103、實時高度調整：在靠近閥門過程中，持續采集閥門高度信息，控制升降模塊進行高度調整，確保機器人人形雙臂在合適的高度范圍內； S104、姿態識別與旋擰執行：當機器人接近閥門時，對閥門姿態進行精確識別，并根據識別結果調整雙臂的姿態與力量，完成旋擰操作； 所述S102靠近閥門包括以下步驟： S301、獲取目標區域的空間布局數據，構建環境的三維地圖，動態更新障礙物信息，所述空間布局數據包括障礙物的位置、尺寸、形態、閥門與障礙物之間的距離以及地面情況； S302、根據所述空間布局數據，基于激光SLAM與多傳感器融合技術，結合路徑規劃算法，生成從當前位置到閥門的路徑，所述路徑規劃考慮避開障礙物和機器人的物理限制； S303、控制人形機器人沿所述路徑規劃移動，并通過實時反饋系統監控運動狀態并進行調整； 所述S103中實時高度調整包括以下步驟： S401、通過深度相機、激光雷達、超聲波傳感器實時采集閥門與機器人末端工具之間的實時垂直距離信息，獲取目標閥門位置和當前相對高度數據； S402、計算當前閥門高度與機器人預設目標抓取高度之間的差距，得到高度調整量，并同步計算腰部俯仰角度調整量，以保持腰部豎直狀態； S403、控制升降模塊根據所述高度調整量進行高度調整，并同步控制腰部俯仰模塊進行俯仰角度調整，通過閉環控制確保機器人的運動過程穩定； 所述S104中識別閥門姿態包括以下步驟： S601、通過移動深度相機從不同視角獲取目標閥門的圖像數據集，并記錄深度信息； S602、記錄每張圖像的相機內外參數信息，進行相機標定和位姿估計； S603、通過MaskR-CNN算法對閥門圖像進行分割，獲得標注掩碼； S604、將多視角圖像數據與深度信息配準，生成場景的點云數據； S605、利用BundleSDF算法對點云數據進行三維重建，構建閥門三維模型； S606、將閥門三維模型輸入到FoundationPose算法中，獲得相機視角下的閥門6D姿態估計； S607、結合手眼標定結果，獲取相機與機械臂之間的位姿轉換關系，計算并記錄當前機械臂末端工具與閥門的相對位姿，作為閥門抓握姿態。

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