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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种双手协同灵巧操作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：CN120190829B 。

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：202510655930.9，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种双手协同灵巧操作方法是由安山;赵佳阔;钟舒桐;冀中设计研发完成，并于2025-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种双手协同灵巧操作方法在说明书摘要公布了：本发明公开涉及具身智能中的模仿学习领域，尤其是一种双手协同灵巧操作方法。该方法针对双手协同灵巧操作的高自由度控制与数据收集难题，提出一种创新的控制框架，包括动作模型和分类器模型。动作模型包括双臂模型、左手模型和右手模型，分别预测对应模块运动指令，将高自由度控制过程分解，降低模型预测难度；分类器模型输出各模块类别得分，依据分类结果调用动作模型。此外，针对四个模型的训练数据，本文基于现有遥操控数据收集方式提出模块化收集策略，可以有效满足训练数据需求。本公开通过将双手协同控制过程解耦，使用分类器模型和三个动作模型实现模块化控制，从而有效降低模型控制难度，提高双手协同任务成功率。

本发明授权一种双手协同灵巧操作方法在权利要求书中公布了：1.一种双手协同灵巧操作方法，其特征在于，该方法具体步骤如下： 步骤1、构建模块化遥操控数据收集框架，使用模块化控制方式获取演示数据集，基于演示数据集构建训练数据集，具体包括： 步骤1.1规定遥操控过程中每次只操控一个模块运动，模块包括双臂模块、左手模块、右手模块，控制模块的切换通过按键输入实现，每个时间步t保存图像、全部关节位置和目标动作at，作为基准演示数据集；在基准数据集的基础上，将目标动作at替换为模块类别ct，得到的数据集作为分类器演示数据集；在基准数据集的基础上，将全部关节位置和目标动作at替换为双臂关节位置和双臂目标动作，并仅在双臂控制阶段保存数据，得到的数据集作为双臂演示数据集，同理得到左手演示数据集和右手演示数据集； 步骤1.2演示数据收集完毕后，由于不同演示数据集的长度不同，需要基于演示数据集构建训练数据集，包含用于非模块化策略的基准训练数据集，以及用于模块化策略的双臂训练数据集，左手训练数据集，右手训练数据集，分类器训练数据集，对于基准演示数据集B，规定基准训练数据集长度L后，将所有来自不同演示数据的基准数据集进行拼接，得到拼接后数据集，其中N为所有基准数据集数量，和为避免不同数据集之间干扰而进行的首尾填充，随后依据标准基准数据集长度L对进行裁剪，最后得到长度一致的基准数据集，其它分类器演示数据集、动作预测模型演示数据集处理方式一致； 步骤2、采用模仿学习行为克隆模型作为动作预测模型，对输入图像和位置进行处理，预测将来动作； 步骤3、基于transformer架构创建分类器模型，对输入图像和位置进行处理，预测类别概率； 步骤4、依据数据集制作方式调整损失函数； 步骤5、设计验证框架，规定每个模型的调用方式。

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