中國科學院沈陽自動化研究所蘭大鵬獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉中國科學院沈陽自動化研究所申請的專利基于遙操作機器人任務的多模態數據特征提取與優化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：CN120387147B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26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：202510887687.3，技術領域涉及：G06F18/25；該發明授權基于遙操作機器人任務的多模態數據特征提取與優化方法是由蘭大鵬;劉思遠;請求不公布姓名;劉禹;李棟;曾鵬設計研發完成，并于2025-06-30向國家知識產權局提交的專利申請。
本基于遙操作機器人任務的多模態數據特征提取與優化方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于遙操作機器人任務的多模態數據特征提取與優化方法，涉及機器人模仿學習技術領域，本方法首先通過設定時間步的截斷比例對機器人獲取的多模態數據進行數據優化，剔除無意義操作數據；然后在需要處理的多模態數據中的RGB彩色圖像種引入深度信息，增強環境感知能力；最后應用DINO技術進行多模態特征挖掘，具體通過ViT架構的預訓練DINOv2模型實現。通過創新性的數據優化與多模態特征提取方法，解決了模仿學習中的數據冗余、特征提取不足以及多模態信息融合效率低的問題，為用戶帶來了顯著的實際價值。
本發明授權基于遙操作機器人任務的多模態數據特征提取與優化方法在權利要求書中公布了：1.一種基于遙操作機器人任務的多模態數據特征提取與優化方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1：對機器人獲取的多模態數據進行數據優化，剔除無意義操作數據； 步驟2：在需要處理的多模態數據中的RGB彩色圖像中引入深度信息，增強環境感知能力； 步驟3：應用DINO技術進行多模態特征挖掘；所述DINO技術具體通過ViT架構的預訓練DINOv2模型實現； 所述步驟3具體為：將RGB彩色圖像和深度圖像分別輸入至DINOv2模型主干網絡：對于深度圖像，先將其復制到與RGB彩色圖像相同的三個顏色通道，以匹配ViT架構的標準輸入形態；對于多路相機的數據輸入，則在保持網絡權重一致的前提下重復調用同一個DINOv2模型主干網絡，DINOv2首先對輸入圖像進行patch切分，將每個圖像分塊映射到高維特征空間，并在自注意力層內對所有圖像塊進行信息交互和深度關聯，進而生成一序列帶有全局上下文語義的特征向量序列； 去除輸出的特征向量序列中的[CLS]標記并將其余特征塊Token進行重排，從一維向量序列還原成二維特征圖。
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中國科學院沈陽自動化研究所，其通訊地址為：110016 遼寧省沈陽市沈河區南塔街114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”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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