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龍圖騰網獲悉綿陽師范學院申請的專利一種搬運機器人自適應重心調整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：CN119974028B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12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：202510475183.0，技術領域涉及：B25J9/16；該發明授權一種搬運機器人自適應重心調整方法及系統是由邵鏹釬;佘明洪;黃余;熊靜;董曉娜;曾雙婧;張愛蓮設計研發完成，并于2025-04-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種搬運機器人自適應重心調整方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種搬運機器人自適應重心調整方法及系統，涉及機器人控制技術領域，包括，使用傳感器分別采集物品的三維信息、接觸力分布信息和機器人與物品之間的接觸力信息，將采集的信息進行集成得到多模態數據集并預處理；利用深度學習算法，從三維圖像信息中提取視覺特征向量，從接觸力分布信息和接觸力信息中提取觸覺特征向量；將提取的視覺特征向量和觸覺特征向量進行融合，得到多模態特征集；基于深度學習算法構建運動狀態模型，利用歷史多模態特征集輸入運動狀態模型，輸出控制策略；利用實時反饋信息，優化控制算法和控制策略；本發明通過采集多模態傳感器數據，并結合深度學習算法進行特征提取和融合，提出了一種自適應重心調整方法。

本發明授權一種搬運機器人自適應重心調整方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種搬運機器人自適應重心調整方法，其特征在于：包括： 使用傳感器分別采集物品的三維信息、接觸力分布信息和機器人與物品之間的接觸力信息，將采集的信息進行集成得到多模態數據集并預處理； 利用深度學習算法，從三維圖像信息中提取視覺特征向量，從接觸力分布信息和接觸力信息中提取觸覺特征向量，具體為： 利用卷積神經網絡CNN從三維圖像信息中提取出視覺特征向量； 利用長短期記憶網絡LSTM從接觸力分布信息和接觸力信息中提取出觸覺特征向量； 將提取的視覺特征向量和觸覺特征向量進行融合，得到多模態特征集，具體為： 選擇使用加權平均方法將視覺特征向量和觸覺特征向量進行融合，得到多模態特征集，表達式為： ； 其中，和分別表示視覺特征向量和觸覺特征向量的權重系數，表示時間，表示物品在時間的視覺特征向量，表示物品在時間的觸覺特征向量； 基于深度學習算法構建運動狀態模型，利用歷史多模態特征集輸入運動狀態模型，輸出控制策略，具體為： 基于長短期記憶網絡LSTM和多層感知器MLP結合來構建運動狀態模型； 收集歷史多模態特征集，并將其輸入運動狀態模型，輸出控制策略，表達式為： ； 其中，表示機器人在時間采取的控制策略，表示激活函數Sigmoid，表示多層感知器MLP輸出層的權重矩陣，表示多層感知器MLP輸出層的偏置項； 將輸出的控制策略傳遞給機器人執行器，指導機器人的運動和姿態調整； 利用實時反饋信息，優化控制算法和控制策略，具體為： 機器人在執行任務時，根據傳感器收集實時反饋信息； 通過傳感器采集的原始信號，將原始信號經過一系列的預處理步驟，最終得到機器人的當前狀態； 根據機器人的當前狀態和控制策略，通過Q值函數評估控制策略的好壞，目標是最大化長期回報，Q-learning更新公式為： ； 其中，表示當前狀態和控制策略下的Q值，表示學習率，表示在時間的即時獎勵，表示折扣因子，表示更新后的控制策略，表示選擇在狀態下能夠獲得最大未來獎勵的控制策略，表示機器人在時間的狀態，表示機器人在時間采取的控制策略； 根據選擇在給定狀態下產生最大Q值的控制策略來指導機器人的動作。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人綿陽師范學院，其通訊地址為：621006 四川省綿陽市高新區綿興西路166號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。