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龍圖騰網獲悉北京理工大學申請的專利一種基于視-觸覺融合的高精度物體位姿估計與精細操作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：CN119458332B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202411637620.6，技術領域涉及：B25J9/16；該發明授權一種基于視-觸覺融合的高精度物體位姿估計與精細操作方法是由岳裕豐;彭子才;崔特;陳光彥;陸昊洋;楊毅設計研發完成，并于2024-11-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于視-觸覺融合的高精度物體位姿估計與精細操作方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于視觸覺融合的高精度物體位姿估計和精細操作方法，通過機器人與環境的物理交互來獲取視覺信息和觸覺信息，從而完成動態場景下的精確位姿估計；本發明構建了一個基于粒子濾波的手部物體位姿糾正算法，能夠估計被握持物體滑動時，以及被接觸物體發生挪動時的位姿變化量，這種方法適用于大多數高精度操作場景，包括一些動態屬性變化的挑戰性場景，顯著提升了機器人在動態交互環境中的應對能力；本發明針對FMB基準在內的13種具有不同幾何形狀的物體上執行高精度操作任務，結果表明我們的方法實現了精確的位姿估計，平移誤差為1?2毫米，旋轉誤差約為2度，同時可以應對物體滑動等動態情形。

本發明授權一種基于視-觸覺融合的高精度物體位姿估計與精細操作方法在權利要求書中公布了：1.一種基于視-觸覺融合的高精度物體位姿估計與精細操作方法，其特征在于，包括： 步驟1、定義機器人末端執行器所握持的物體被稱為“從物體”，而被接觸的物體稱為“主物體”； 分別估計主物體和從物體的初始位姿，并實時跟蹤主物體的位姿變化過程，然后將從物體相對于主物體的位姿估計誤差轉移到從物體相對于機器人末端執行器的位姿估計誤差上，從而獲得相應的機器人末端執行器位姿； 步驟2、在進行從物體相對于機器人末端執行器的位姿估計中，考慮從物體可能在機器人末端執行器中發生滑動，估計從物體在機器人末端執行器坐標系下的位姿變化Tt s； 步驟3、利用粒子濾波技術，通過機器人與環境的多次交互，獲取精準的從物體相對于機器人末端執行器的位姿估計，具體包括： 步驟31、先利用FoundationPose方法實時估計并跟蹤從物體的位姿xest，在其設定范圍內按均勻分布方式采樣，從而得到初始粒子群； 步驟32、對當前粒子群中第j個粒子，按下式進行姿態更新： 其中，ν是系統誤差；是T-1時刻第j個粒子的姿態；是根據T-1時刻的姿態更新得到的T時刻的姿態； 步驟33、對這一輪的粒子添加小噪聲，記錄當前時刻下的機器人末端執行器相對于世界坐標系的位姿和主物體相對于世界坐標系的位姿主物體和從物體的3D空間模型Om和Os，將它們輸入到碰撞模擬實驗中以計算粒子似然值大小： 其中，表示根據第j個粒子進行碰撞模擬實驗計算得到的主、從物體之間距離，dmaxth和dminth分別為設定的主、從物體之間距離的最大值和最小值；yT表示狀態觀察模型結果，代表主物體和從物體的接觸程度，表示機器人和環境接觸的情形到仿真模擬的遷移過程,ec是接觸動作導致的誤差；xT表示粒子群的姿態向量； 步驟34、將每一個粒子的似然值進行歸一化，作為該粒子的權重； 步驟35、根據當前粒子群的權重分布，對各粒子進行采樣，以產生新的粒子群；如果未達到迭代更新停止條件，則返回步驟32繼續對粒子群進行更新；如果達到迭代更新停止條件，則對于當前粒子群中所有粒子的姿態基于權重進行加權求和，得到最終的從物體姿態輸出。

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