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龙图腾网获悉之江实验室申请的专利一种机器人任务自主决策执行的方法和装置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：CN116089609B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202211629245.1，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权一种机器人任务自主决策执行的方法和装置是由任杰;龙沁沁;朱世强;宋伟;徐泽民;周元海设计研发完成，并于2022-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机器人任务自主决策执行的方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种机器人任务自主决策执行的方法，包括以下步骤：将机器人相关知识分类别构建，包括静态知识和动态知识；根据静态知识和动态知识，将不同类别的知识采用不同形式表达，构建出多层次的多模态知识图谱；采用差异化存储知识的方式对多模态知识图谱进行存储，使得不同类别知识间相互关联；机器人基于关联的多模态知识图谱，实现任务的自主决策执行，这样通过分类存储各类知识，便于机器人基于各类知识的自主决策。

本发明授权一种机器人任务自主决策执行的方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种机器人任务自主决策执行的方法，其特征在于，包括以下步骤： 将机器人相关知识分类别构建，包括静态知识和动态知识，其中静态知识描述机器人工作需求的知识，静态知识的内容除了知识更新操作外不随着时间变化，以静态形式存在，静态知识包括物体知识、算法知识、静态场景知识、硬件知识、动作知识；动态知识引入时间和操作概念，描述任务执行过程中包括环境、物体、机器人的状态变化的过程，是动态变化的，动态知识包括动态环境知识、任务知识、交互知识； 根据静态知识将不同类别的知识采用不同形式表达，构建出多层次的多模态知识图谱，包括： 根据物体知识、算法知识、硬件知识、动作知识，构建物体多模态知识图谱、算法多模态知识图谱、硬件多模态知识图谱、动作多模态知识图谱； 其中，所述物体多模态知识图谱用于描述物体知识，其中，以物体常识、物体的物理现象作为实体节点，物体常识包括物体结构、物体功能、物体属性，实体节点之间的关系包括类别所属关系、位置关系、以及物体的使用规则，物体多模态知识图谱中实体节点以文本符号表示，通过映射关系为文本符号关联实体节点的内容，该内容以多模态呈现； 所述算法多模态知识图谱用于描述算法知识，其中，以算法功能、完成算法功能的算法、算法的输入数据和结果数据为实体节点，实体节点之间的关系包括功能分类关系、输入和输出关系以及与其他类别知识的关联关系，算法多模态知识图谱中实体节点以文本符号表示，通过映射关系为文本符号关联多模态的算法文件、具体输入数据和输出数据； 所述硬件多模态知识图谱用于描述硬件知识，其中，以机器人本体及组件、多源传感器以及硬件功能为实体节点，实体节点之间的关系包括硬件分类关系、拥有关系以及与其他类别知识的关联关系，硬件多模态知识图谱中实体节点以文本符号表示，通过映射关系为文本符号关联通过硬件功能采集的多模态数据； 所述动作多模态知识图谱用于描述动作知识，其中，以元动作、动作功能、动作属性信息以及动作操作对象作为实体节点，实体节点之间的关系包括动作分类关系、拥有关系以及与其他类别知识的关联关系，动作多模态知识图谱中实体节点以文本符号表示，通过映射关系为文本符号关联多模态的具体动作属性信息； 根据静态知识和动态知识，将不同类别的知识采用不同形式表达，构建出多层次的多模态知识图谱，包括： 根据静态场景知识和动态场景知识构建场景多模态知识图谱，所述场景多模态知识图谱用于描述静态和动态场景知识，其中，以房间、固定物体、物体位置以及机器人状态作为实体节点，实体节点之间的关系包括分类关系、所属关系以及与其他类别知识的关联关系，场景多模态知识图谱中实体节点以文本符号表示，通过映射关系为文本符号关联多模态的物体位置变化信息和机器人状态信息； 采用差异化存储知识的方式对多模态知识图谱进行存储，使得不同类别知识间相互关联； 机器人基于关联的多模态知识图谱，实现任务的自主决策执行。

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