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龍圖騰網(wǎng)獲悉河北師范大學(xué)申請的專利一種多模態(tài)智能機械手的控制方法及裝置獲國家發(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：CN120347781B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22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：202510847443.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：B25J9/16；該發(fā)明授權(quán)一種多模態(tài)智能機械手的控制方法及裝置是由張雙;侯鑫磊;靳慧龍;張紅慶;楊鴻瑞;王宏宇設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-24向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種多模態(tài)智能機械手的控制方法及裝置在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種多模態(tài)智能機械手的控制方法及裝置，涉及機械手和人工智能技術(shù)領(lǐng)域；用雙目視覺技術(shù)捕捉目標物體的左右圖像；通過YOLO模型輸出目標物體的類別和邊界坐標；提取左右圖像中目標物體的中心坐標；匹配左右圖像中與目標物體的類別一致和坐標相近的物體；計算左右圖之間的視差和深度信息來組合目標物體的三維空間坐標；對每個目標物體的歷史坐標進行平滑處理輸出YOLO模型的目標檢測結(jié)果；將目標檢測結(jié)果輸入至任務(wù)決策模型轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化指令；根據(jù)結(jié)構(gòu)化指令執(zhí)行并計算和調(diào)整抓取力；本發(fā)明采用上述一種多模態(tài)智能機械手的控制方法及裝置，通過深度學(xué)習(xí)和智能控制算法，使機械手能夠自主識別目標并優(yōu)化執(zhí)行路徑。

本發(fā)明授權(quán)一種多模態(tài)智能機械手的控制方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種多模態(tài)智能機械手的控制方法，其特征在于：包括以下步驟： S1、基于雙目視覺技術(shù)通過兩個攝相機捕捉同一場景中目標物體的左右兩個圖像； S2、通過YOLO模型對目標物體進行識別和定位，輸出目標物體的類別和邊界框坐標； S3、基于S1和S2提取左右兩個圖像中目標物體的中心點坐標； S4、通過S2和S3匹配左右兩個圖像中與目標物體的類別一致和y軸橫向坐標最近的物體； S5、計算左右兩個圖像之間的視差和物體的深度信息來組合目標物體的三維空間坐標； S6、對S5的歷史坐標進行記錄，對每個目標物體的歷史坐標進行平滑處理來計算實際的三維空間坐標并與檢測標簽和邊界框坐標結(jié)合輸出YOLO模型的目標檢測結(jié)果； S7、將S6的目標檢測結(jié)果輸入至任務(wù)決策模型將任務(wù)信息轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化指令； S71、GPT-4o模型采用Transformer結(jié)構(gòu)對輸入的自然語言任務(wù)指令進行編碼，提取上下文語義信息，并結(jié)合預(yù)訓(xùn)練知識進行任務(wù)理解，模型中的視覺編碼器VisionEncoder對輸入圖像進行特征提取，生成高維視覺特征向量，并對關(guān)鍵目標進行標注，通過聯(lián)合嵌入空間SharedLatentSpace對文本和視覺特征進行對齊，確保兩種模態(tài)的信息相互關(guān)聯(lián)； S72、基于GPT-4o模型預(yù)訓(xùn)練的知識庫，結(jié)合Prompt-basedLearning解析用戶的指令，識別核心任務(wù)目標和約束條件，使用依存分析和實體識別NER方法，將可執(zhí)行的任務(wù)信息拆解為結(jié)構(gòu)化指令供機械手執(zhí)行； S8、機械手根據(jù)S7的結(jié)構(gòu)化指令執(zhí)行抓取動作并計算和調(diào)整抓取力； S81、根據(jù)S1雙目視覺技術(shù)獲取到的目標物體幾何信息初步確定夾爪開合程度，再結(jié)合機械手上設(shè)置的三維觸覺傳感器反饋的信息來動態(tài)估算目標物體質(zhì)量，具體過程如下： 在靜止狀態(tài)下，夾爪舉起目標物體后，三維觸覺傳感器可感知到： ；（5） 其中，為夾爪的切向力，m為物體質(zhì)量，為重力加速； 估算質(zhì)量為： ；（6） S82、計算抓取力的過程及公式如下： ；（7） 其中，為夾爪兩側(cè)所施加的法向力，μ為夾爪和目標物體之間的摩擦系數(shù)； S83、根據(jù)切向力是否超過摩擦極限來判定夾爪是否脫手滑動，具體判定公式如下： ；（8） 其中，為當(dāng)前的法向力，為當(dāng)前切向力的大小，為夾爪在x軸方向的切向力，為夾爪在y軸方向的切向力； S84、若S83的判定結(jié)果為脫手滑動，則根據(jù)S71的估算質(zhì)量來調(diào)整抓取力度，調(diào)整公式如下： ；（9） 其中，為安全系數(shù)，取值范圍為=1.2~1.5。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人河北師范大學(xué)，其通訊地址為：050024 河北省石家莊市裕華區(qū)南二環(huán)東路20號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。