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龙图腾网获悉河北师范大学申请的专利一种多模态智能机械手的控制方法及装置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：CN120347781B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510847443.2，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种多模态智能机械手的控制方法及装置是由张双;侯鑫磊;靳慧龙;张红庆;杨鸿瑞;王宏宇设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态智能机械手的控制方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多模态智能机械手的控制方法及装置，涉及机械手和人工智能技术领域；用双目视觉技术捕捉目标物体的左右图像；通过YOLO模型输出目标物体的类别和边界坐标；提取左右图像中目标物体的中心坐标；匹配左右图像中与目标物体的类别一致和坐标相近的物体；计算左右图之间的视差和深度信息来组合目标物体的三维空间坐标；对每个目标物体的历史坐标进行平滑处理输出YOLO模型的目标检测结果；将目标检测结果输入至任务决策模型转换为结构化指令；根据结构化指令执行并计算和调整抓取力；本发明采用上述一种多模态智能机械手的控制方法及装置，通过深度学习和智能控制算法，使机械手能够自主识别目标并优化执行路径。

本发明授权一种多模态智能机械手的控制方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种多模态智能机械手的控制方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、基于双目视觉技术通过两个摄相机捕捉同一场景中目标物体的左右两个图像； S2、通过YOLO模型对目标物体进行识别和定位，输出目标物体的类别和边界框坐标； S3、基于S1和S2提取左右两个图像中目标物体的中心点坐标； S4、通过S2和S3匹配左右两个图像中与目标物体的类别一致和y轴横向坐标最近的物体； S5、计算左右两个图像之间的视差和物体的深度信息来组合目标物体的三维空间坐标； S6、对S5的历史坐标进行记录，对每个目标物体的历史坐标进行平滑处理来计算实际的三维空间坐标并与检测标签和边界框坐标结合输出YOLO模型的目标检测结果； S7、将S6的目标检测结果输入至任务决策模型将任务信息转换为结构化指令； S71、GPT-4o模型采用Transformer结构对输入的自然语言任务指令进行编码，提取上下文语义信息，并结合预训练知识进行任务理解，模型中的视觉编码器VisionEncoder对输入图像进行特征提取，生成高维视觉特征向量，并对关键目标进行标注，通过联合嵌入空间SharedLatentSpace对文本和视觉特征进行对齐，确保两种模态的信息相互关联； S72、基于GPT-4o模型预训练的知识库，结合Prompt-basedLearning解析用户的指令，识别核心任务目标和约束条件，使用依存分析和实体识别NER方法，将可执行的任务信息拆解为结构化指令供机械手执行； S8、机械手根据S7的结构化指令执行抓取动作并计算和调整抓取力； S81、根据S1双目视觉技术获取到的目标物体几何信息初步确定夹爪开合程度，再结合机械手上设置的三维触觉传感器反馈的信息来动态估算目标物体质量，具体过程如下： 在静止状态下，夹爪举起目标物体后，三维触觉传感器可感知到： ；（5） 其中，为夹爪的切向力，m为物体质量，为重力加速； 估算质量为： ；（6） S82、计算抓取力的过程及公式如下： ；（7） 其中，为夹爪两侧所施加的法向力，μ为夹爪和目标物体之间的摩擦系数； S83、根据切向力是否超过摩擦极限来判定夹爪是否脱手滑动，具体判定公式如下： ；（8） 其中，为当前的法向力，为当前切向力的大小，为夹爪在x轴方向的切向力，为夹爪在y轴方向的切向力； S84、若S83的判定结果为脱手滑动，则根据S71的估算质量来调整抓取力度，调整公式如下： ；（9） 其中，为安全系数，取值范围为=1.2~1.5。

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