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龙图腾网获悉北京清飞科技有限公司申请的专利一种机器人手势识别信号的实时处理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：CN120326638B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510812727.8，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种机器人手势识别信号的实时处理方法及系统是由魏宇飞设计研发完成，并于2025-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机器人手势识别信号的实时处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种机器人手势识别信号的实时处理方法及系统，所述方法包括：通过多模态信号同步采集模块获取视觉传感器手势轮廓图像和IMU的关节运动加速度数据，经信噪比阈值去噪与时空对齐生成优化手势信号；提取信号动态边缘梯度幅值与关节角度变化率，通过滑动时间窗口加权平均生成时空联合特征向量；采用改进动态时间规整算法计算特征向量与手势模板库的匹配度，经自适应阈值筛选及路径回溯输出最优匹配手势类别；若当前手势与模板置信度偏差超动态阈值，则触发增量学习机制更新模板库；将最优类别映射为控制指令，通过优先级队列计算响应延迟并动态调整分发时序。本发明实现了手势识别高精度与低延迟闭环控制，显著提升机器人交互实时性。

本发明授权一种机器人手势识别信号的实时处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种机器人手势识别信号的实时处理方法，其特征在于，包括： S1、通过多模态信号同步采集模块获取机器人视觉传感器的手势轮廓图像和IMU的关节运动加速度数据，经信噪比阈值去噪对齐生成优化手势信号； S2、提取优化手势信号的动态边缘梯度幅值与关节角度变化率，通过滑动时间窗口加权平均生成时空联合特征向量； S3、采用改进动态时间规整算法计算特征向量与手势模板库的匹配度，经自适应阈值筛选及路径回溯输出最优匹配手势类别； S4、基于最优匹配手势类别计算置信度偏差，若偏差超动态阈值则触发增量学习，用滑动窗口均值更新策略修正模板库，包括以下子步骤： 计算当前手势的时空联合特征向量与最优匹配类别对应模板的置信度偏差； 置信度偏差值计算公式为：其中，表示当前手势的时空联合特征向量与最优匹配类别对应模板的置信度偏差；表示新输入手势的时空联合特征向量；表示模板库中最优匹配类别的特征向量；表示特征空间的协方差矩阵的逆矩阵；表示非线性加权参数；表示全局特征方差参数； 若置信度偏差超过动态阈值，则提取当前手势在滑动窗口内的特征序列，计算其均值特征向量； 若置信度偏差值超出了动态阈值，则回溯一个预设时间长度的滑动窗口，提取其中每一帧手势数据对应的时空联合特征向量序列，依据预设规则从该特征序列中整合信息，生成一个表征该窗口期内整体变化趋势的归一化特征向量； 用所述均值特征向量更新手势模板库中对应的目标模板； 定位到该最优匹配手势类别在模板库中的目标模板条目，随后，使用均值特征向量覆盖该目标模板原有的特征向量内容，此更新操作在模板库中即时生效，原模板特征被代表近期平均趋势的新特征取代； S5、将最优类别映射为控制指令，通过优先级队列计算响应延迟，结合执行器反馈动态调整分发时序，实现闭环控制。

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