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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利基于图像与生理信息融合感知的微机器人形态人机协同决策方法、系统、装置、介质及产品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：CN119550309B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411606894.9，技术领域涉及：B25J7/00；该发明授权基于图像与生理信息融合感知的微机器人形态人机协同决策方法、系统、装置、介质及产品是由王化平;钟世豪;聂汝豪;杜佳宝;杨昊天;严皓天;侯尧珍设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像与生理信息融合感知的微机器人形态人机协同决策方法、系统、装置、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开一种基于图像与生理信息融合感知的微机器人形态人机协同决策方法、系统、装置、介质及产品，涉及微机器人形态决策技术领域，所述方法包括：获取微机器人所处的指定区域的生理信息；基于实际位姿状态信息和生理信息，微机器人产生自发形变，并获取形变后的位姿状态信息；利用卡尔曼滤波模型，对形变后的位姿状态信息进行最优状态估计，得到位姿状态信息的最优状态估计；控制中心确定所述微机器人的自发形变的正误结果；若形变正确，则将形变后的位姿状态信息确定为最终位姿状态信息；否则发出纠错指令；利用CART分类树模型，基于纠错指令和产生自发形变的形变量，确定最终位姿状态信息。本申请提高了微机器人形态决策的精度。

本发明授权基于图像与生理信息融合感知的微机器人形态人机协同决策方法、系统、装置、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种基于图像与生理信息融合感知的微机器人形态人机协同决策系统，其特征在于，包括： 生理信息获取模块，用于获取所述微机器人所处的指定区域的生理信息；所述指定区域的生理信息包括：指定区域的氢离子、钠离子和氢氧根离子的生理信息； 自发形变模块，用于基于所述生理信息，所述微机器人产生自发形变，并获取形变后的位姿状态信息； 卡尔曼滤波模块，用于利用卡尔曼滤波模型，对形变后的位姿状态信息进行最优状态估计，得到位姿状态信息的最优状态估计，包括：以形变后的位姿状态信息作为初始优化时刻的位姿状态信息的测量值，按照设定优化时间步长，对所述初始优化时刻的位姿状态信息进行最优状态估计，得到位姿状态信息的最优状态估计； 判断模块，用于控制中心确定所述微机器人的自发形变的正误结果；所述正误结果为形变正确或形变错误； 第一最终位姿确定模块，用于若所述正误结果为形变正确，则将形变后的位姿状态信息确定为所述微机器人的最终位姿状态信息； 第二最终位姿确定模块，用于若所述正误结果为形变错误，则所述控制中心向所述微机器人发出纠错指令，所述微机器人利用CART分类树模型，基于所述纠错指令和产生自发形变的形变量，确定所述微机器人的最终位姿状态信息。

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