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龙图腾网获悉浙江海之晨工业装备有限公司申请的专利一种基于大模型提高机器人3D视觉引导任务性能的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：CN119704195B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510022427.X，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于大模型提高机器人3D视觉引导任务性能的方法是由王振忠;管宝;李志文;李今颜;姜康设计研发完成，并于2025-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型提高机器人3D视觉引导任务性能的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大模型提高机器人3D视觉引导任务性能的方法，包括获取多种类型传感器的三维信息，通过大型模型分析所述三维信息生成属性图，表征物品的空间分布和特性；基于三维数据生成投射图像，展示多种感应器的探测成果；接收三维探测成果的标识数据，确定物品位置坐标或特性；生成雷达投射图像，优化大型模型的参数；针对不同环境条件或物体类型，通过局部优化动态调整模型参数。该方法利用训练后的模型提升机器人在复杂环境中的任务执行能力和适应性，可实现高精度的物体识别、路径规划和障碍物避让，适用于工业、物流和服务机器人等多种场景。

本发明授权一种基于大模型提高机器人3D视觉引导任务性能的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型提高机器人3D视觉引导任务性能的方法，其特征在于，包括： 获取来自多种类型传感器的三维信息； 利用大型模型分析所述三维信息，生成一个或多个属性图，以表示所采集的三维信息中物品的空间位置分布和物品特性； 基于所述三维信息生成一个或多个投射图像，所述投射图像代表来自多种感应器的三维探测成果； 接收所述多种感应器生成的一个或多个三维探测成果的标识数据，所述标识数据标识了投射图像中对应于所述三维探测成果的物品位置坐标或物品特性； 基于雷达信息生成雷达投射图像，所述雷达投射图像表示通过雷达探测器检测到的物品探测成果； 使用所述雷达投射图像和基于标识数据生成的地面信息，更新大型模型中的一个或多个参数； 根据不同的环境条件或物体类型，针对特定区域对大型模型进行局部优化，动态调整模型的部分参数；所述局部优化包括根据环境条件或物体特征调整模型中的参数，所述调整模型中的参数包括权重矩阵、偏置值、学习率； 将训练后的大型模型应用于机器人三维视觉引导任务； 所述权重矩阵、偏置值、学习率的调整公式为： Wnew＝Wold+ΔW·1+λlocalxenv bnew＝bold+Δb·1+λlocalxenv αnew＝αold·1+λlocalxenv 其中： Wnew：更新后的权重矩阵； Wold：当前的权重矩阵值； ΔW：当前梯度下降算法计算出的权重更新值； bnew：更新后的偏置值； bold：当前的偏置值； Δb：当前梯度下降算法计算出的偏置更新值； αnew：更新后的学习率； αold：当前学习率； λlocalxenv：环境因子调整系数； λlocalxenv具体的计算方式如下： 其中，λlocalxenv：表示环境因子调整系数，用于调节权重和偏置的更新幅度；当环境条件复杂时，λlocalxenv的值会增大，从而使模型参数的调整更加灵敏； xenv：当前环境的特征参数，用于描述环境复杂性的指标； γ：调节系数，用于控制环境因子对权重更新的敏感程度；较大的γ会增强xenv对调整系数λlocalxenv的影响；较小的γ则会削弱这种影响； 表示指数函数，用于平滑环境特征参数xenv的影响，使得调整系数在实际应用中更加稳定。

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