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龙图腾网获悉同济大学申请的专利基于多模态信号融合的机器人类人阻抗控制方法及系统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：CN116300436B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202310154443.5，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于多模态信号融合的机器人类人阻抗控制方法及系统是由王志鹏;马家骏;何斌;周艳敏;蒋烁设计研发完成，并于2023-02-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态信号融合的机器人类人阻抗控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态信号融合的机器人类人阻抗控制方法及系统，包括模仿学习阶段、强化学习阶段和行为控制阶段，所述模仿学习阶段用于通过传感器从人类演示中学习任务相关的刚度几何，使用运动重定向方法将其迁移到机器人任务中，然后再现学习到的轨迹轮廓、刚度轮廓，用于对机器人强化学习模型进行训练，所述强化学习阶段用于提高控制器在线适应的能力，将任务刚度轮廓以一种自适应最优的方式提供给机器人，进而对机器人的关节位置、关节角度和接触力进行仿人阻抗控制。通过强化学习模型设置自适应率，建立接触力和位姿的顺应性关系，实现机器人在精细抓取任务中的柔顺行为，解决了机器人抓取力控制过程中的对各种物体的自适应性。

本发明授权基于多模态信号融合的机器人类人阻抗控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多模态信号融合的机器人类人阻抗控制方法，其特征在于：包括模仿学习阶段、强化学习阶段和行为控制阶段；其中， 模仿学习阶段，首先，应用传感器从人类演示中得到多模态信号，并通过闭环运动学算法学习若干与任务相关的有物理意义的参数；使用运动重定向方法将所述参数迁移到机器人任务中，用于训练高斯混合模型，通过高斯混合回归获取由动态运动基元组成的轨迹轮廓和刚度轮廓；所述多模态信号包括数据手套采集的人手位姿信号和触觉信号、相机采集的人手行为和手臂姿势视觉信号、肌电传感器采集的手臂肌电信号；所述任务相关的有物理意义的参数包括抓取各类物体时手指接触力、手指关节角、接触点的笛卡尔坐标和手臂的关节角； 强化学习阶段，构建强化学习模型，应用环境动力学模型获取的仿真样本数据和模仿学习阶段生成的轨迹轮廓和刚度轮廓对强化学习模型进行训练，获得任务刚度轮廓在线调整策略；所述强化学习模型包括状态空间和动作空间，其中，状态空间包括触觉接触力绝对值和下一时刻增量、手指关节角度绝对值和下一时刻增量、触觉接触的笛卡尔位置绝对值和下一时刻增量；动作空间包括手指移动、手指重新打开指示，末端执行器位姿调整、举起和抓取刚度；应用如下公式获取强化学习模型的优化目标： ， 其中，为初始状态的概率分布，为用于机器人控制的参数化的强化学习策略网络，为动作空间，为状态空间，，为用于机器人控制的参数化更新前的强化学习策略网络，为截断函数，为用于控制截断范围的超参数，是优势函数的估计器，是状态价值的预测函数； 行为控制阶段，将任务刚度轮廓以一种自适应最优的方式提供给机器人，对机器人的关节位置、关节角度和接触力进行类人阻抗控制。

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