合肥科大智能机器人技术有限公司;合肥工业大学;科大智能科技股份有限公司汪中原获国家专利权
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龙图腾网获悉合肥科大智能机器人技术有限公司;合肥工业大学;科大智能科技股份有限公司申请的专利具身智能体多模态感知数据动态融合方法、系统及设备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：CN120495828B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510984650.2，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权具身智能体多模态感知数据动态融合方法、系统及设备是由汪中原;刘平;章海兵;李培培;张玉红;吴信东设计研发完成，并于2025-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本具身智能体多模态感知数据动态融合方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种具身智能体多模态感知数据动态融合方法、系统及设备，包括：S1.具身智能体在运动过程中实时采集图像数据；S2.使用多模态大模型判断图像数据的点云填充密度，数据采集过程中利用地图算法填充相机画面的3D点云；S3.通过点云数据投影转换，生成激光雷达特征图；S4.进行多模态大模型的特征数据初始化对齐；S5.构建一组多尺度多通道可微分的互信息精细优化方法对特征数据进行处理；S6.执行多模态大模型在线监测与融合自矫正操作；S7.将相机信息投影到激光3D点云，在具身智能体的运动过程中持续构建融合后的RGB‑3D场景。本发明能够实现激光雷达与相机之间外参的精准、鲁棒、自动标定和融合。
本发明授权具身智能体多模态感知数据动态融合方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.具身智能体多模态感知数据动态融合方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.具身智能体使用激光雷达和相机主动感知环境，并在运动过程中实时采集图像数据； S2.使用多模态大模型判断图像数据的点云填充密度，在激光雷达数据采集过程中利用地图算法填充相机画面区域的3D点云； S3.通过点云数据投影转换，生成平滑、连续且密集的激光雷达特征图； S4.进行多模态大模型的特征数据初始化对齐； S5.构建一组多尺度多通道可微分的互信息精细优化方法，用于基于特征数据生成图像金字塔、构建互信息目标函数、概率密度估计与梯度推导和多尺度精细优化； S6.执行多模态大模型在线监测与融合自矫正，以实现互信息精细优化后数据标定结果的在线监测和自适应调整； S7.基于自适应调整后的数据，将相机信息投影到激光3D点云，在具身智能体的运动过程中持续构建融合后的RGB-3D场景。
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