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龙图腾网获悉天泽智慧科技(成都)有限公司申请的专利一种基于大模型的无人装备接触觉传感器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：CN120663362B 。

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：202511163981.6，技术领域涉及：B25J19/02；该发明授权一种基于大模型的无人装备接触觉传感器装置是由刘婷设计研发完成，并于2025-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型的无人装备接触觉传感器装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大模型的无人装备接触觉传感器装置，应用于人工智能与无人装备技术领域，包括：传感器模块：用于采集无人装备与外界物体接触时的物理信号；数据传输模块：用于采集到的数据传输至大模型处理模块；大模型处理模块：用于基于大模型对传输过来的数据进行深度分析与处理，并生成相应的决策指令发送至控制模块；其中，大模型为基于Transformer架构的GPT‑NeoX模型所构建，且模型的输入为基于CNN和RNN相结合的形式对采集数据进行特征提取所得到；控制模块：用于将决策指令转化为控制信号，发送给无人装备的执行结构，进行动作控制。本发明有效提升了无人装备在复杂环境下的感知与智能决策能力。

本发明授权一种基于大模型的无人装备接触觉传感器装置在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的无人装备接触觉传感器装置，其特征在于，包括：传感器模块、数据传输模块、大模型处理模块以及控制模块； 所述传感器模块：用于采集无人装备与外界物体接触时的物理信号； 所述数据传输模块：用于将所述传感器模块采集到的数据传输至所述大模型处理模块； 所述大模型处理模块：用于基于大模型对传输过来的数据进行深度分析与处理，并生成相应的决策指令发送至所述控制模块；其中，所述大模型为基于Transformer架构的GPT-NeoX模型所构建，且所述GPT-NeoX模型的输入为基于CNN和RNN相结合的形式对采集数据进行特征提取所得到； 所述控制模块：用于将所述决策指令转化为控制信号，发送给无人装备的执行结构，以进行所述无人装备的动作控制； 所述传感器模块采用基于量子隧道复合材料的接触觉传感器，并同时从结构和材料两个方面对所述接触觉传感器进行了优化，具体为： 在结构设计上采用微纳结构制造技术，构建具有微金字塔阵列的传感器表面结构，并通过有限元仿真分析对比不同微金字塔高度、间距和锥角对传感器灵敏度的影响，确定微纳结构的最优参数； 在材料上引入纳米银粒子和碳纳米管，并调控所述纳米银粒子和碳纳米管的含量和分散状态，通过长期稳定性测试得到最优参数； 所述传感器模块，还包括：信号调理电路和数据采集电路； 所述信号调理电路用于对传感器输出的微弱电信号进行放大、滤波和线性化处理，具体为： 传感器输出的信号首先经过一个低噪声放大器进行初步放大，随后放大后的信号通过一个带通滤波器，滤除高频噪声和低频干扰信号，并通过在信号调理电路中加入一个线性化电路，对传感器的特性曲线进行拟合和补偿，使输出信号与接触力之间呈现良好的线性关系； 所述数据采集电路用于将调理后的模拟信号转换为数字信号，具体为： 采用模数转换器对模拟信号进行采样，并在模数转换器的输入端加入采样保持电路，使得在采样瞬间保持信号的稳定； 对GPT-NeoX模型进行优化，包括：在所述GPT-NeoX模型的输入层设计数据编码模块，将接触觉传感器采集到的多维数据转化为适合模型输入的向量表示，具体为： 采用一种基于位置编码和特征编码相结合的方法，将每个维度的数据映射到向量空间中，并通过位置编码来区分不同时间点和空间位置的数据； 基于CNN和RNN相结合的形式对采集数据进行特征提取，具体为： 将CNN提取的空间特征作为RNN的输入，RNN通过循环结构对时间序列数据进行处理，输出包含时空特征的特征向量，并在CNN和RNN之间引入了注意力机制，使模型关注重要特征。

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