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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利在复杂受限环境下基于多模态融合的机器人及运行方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115319764B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210737033.9，技术领域涉及：B25J11/00；该发明授权在复杂受限环境下基于多模态融合的机器人及运行方法是由李智军;宋扬;李国欣设计研发完成，并于2022-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本在复杂受限环境下基于多模态融合的机器人及运行方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种在复杂受限环境下基于多模态融合的机器人及运行方法，包括机器人本体、多重触觉传感器、无线通信模块、人机交互界面、控制器；所述控制器根据所述深度相机系统获取的环境信息、所述无线通信模块与人工交互界面的通信信息、以及所述多重触觉传感器的数据反馈，通过运动控制系统算法生成机器人的运动方程，并发送信号给各个关节的舵机和伺服电机，来控制机器人各个关节协调运动。本发明基于多模态融合的轮式人形机器人采用仿人体设计，具有较高的智能化，具有精确度高、双机械臂可同时工作以及可以模拟人的行为去完成在复杂受限环境下对物体进行作业。

本发明授权在复杂受限环境下基于多模态融合的机器人及运行方法在权利要求书中公布了：1.一种在复杂受限环境下基于多模态融合的机器人，其特征在于，包括机器人本体、多重触觉传感器、无线通信模块、人机交互界面、控制器； 所述机器人本体的头部设置有深度相机系统； 所述机器人本体的机械手处设置有多重触觉传感器；所述多重触觉传感器用于机器人对物体作业时通过数据反馈，来调整作业施加力度和作业位置； 所述人机交互界面用于帮助机器人指定目标物体，并对机器人下达作业指令； 所述无线通信模块用于所述人机交互界面与机器人进行通信； 所述控制器包括运动控制系统算法； 所述控制器根据所述深度相机系统获取的环境信息、所述无线通信模块与人机交互界面的通信信息、以及所述多重触觉传感器的数据反馈，通过所述运动控制系统算法生成机器人的运动方程，并发送信号给各个关节的舵机和伺服电机，来控制机器人各个关节协调运动； 所述运动控制系统算法包括基于阻抗控制的机器人的动态全身移动操作算法、基于深度强化学习的机械臂控制算法、目标识别与定位算法、多模态信息处理和分类算法； 所述基于阻抗控制的机器人的动态全身移动操作算法使机器人能够实现任务的同时利用自身结构和环境，自主处理物理限制和避碰问题；输入为物体的坐标位置和目前各个关节的坐标和驱动轮的转向角和旋转角，输出为目标的肩关节的坐标和驱动轮的转向角和旋转角，n个驱动自由度按子系统和控制接口进行分组，动力学方程为： 矢量q∈Rt表示机器人机械臂关节坐标，w∈Rs包括机器人驱动轮的车轮的转向角和旋转角；t表示机器人上半部分的驱动自由度；s表示移动底盘的驱动自由度；其中n＝s+t；gqq表示上半身关节处出现的重力扭矩，gbw为基准值，向心效应用表示，τext表示外部扭矩和力，控制输入为τw和τq,Mww,Mwq,Mqq表示惯性元素，添加与防止物理碰撞相关的冲突避免到主任务命令中； 所述目标识别与定位算法基于YOLOV4网络，输入为深度相机系统的视频流图像，输出为预测框的中心坐标和宽高值、预测框置信度以及八十个类别得分组成的张量；将获得的预测框作为输入HED边缘检测网络输出物体边缘点在图像中坐标；HED边缘检测网络是将五组卷积的特征提取网络的每一层的最后一个卷积层的输出出来，通过转置卷积进行结合；最后将HED边缘检测网络输出的坐标与深度图结合输出目标物体的边缘点的三维坐标，获得物体的位姿； 所述多模态信息处理和分类算法：将多重触觉传感器阵列的输出信号经过去除误差较大信息、维度处理和标准化后，生成关于物体的4种多重触觉传感器检测的N×4的信号矩阵，N表示阵列中多重触觉传感器数目，其中4种多重触觉传感器检测信号为：导热率、接触压力、物体温度、环境温度；并按照时序信号导入LSTM神经网络进行训练以及测试，用来判断抓取物体的种类信息。

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