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龙图腾网获悉同济大学申请的专利用于机器人阻抗自适应的视触双通道控制硬件方法及系统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：CN120663335B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511187243.5，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权用于机器人阻抗自适应的视触双通道控制硬件方法及系统是由李智军;李国欣;黄佳设计研发完成，并于2025-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于机器人阻抗自适应的视触双通道控制硬件方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种用于机器人阻抗自适应的视触双通道控制硬件方法及系统，包括：获取视觉数据和触觉数据，存储所述视觉数据和触觉数据并分别进行预处理；通过卷积神经网络CNN提取视觉特征并通过FPGADSP单元加速计算，通过图神经网络GNN提取触觉特征进行图卷积运算；通过Transformer架构的多头注意力机制，将视觉特征和触觉特征进行加权融合，生成全局特征；根据所述全局特征基于Actor‑Critic架构生成控制参数；基于所述控制参数生成机器人运动的电机驱动信号，通过电机执行控制，实现运动任务。本发明将多模态的视觉与触觉信息的软件运算过程转化成FPGA并行计算的硬件电路逻辑，利用硬件电路实施多模态信息的数据计算，处理效率高，信号之间噪声少。

本发明授权用于机器人阻抗自适应的视触双通道控制硬件方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于机器人阻抗自适应的视触双通道控制硬件方法，其特征在于，包括： 步骤S1：获取视觉数据和触觉数据，存储所述视觉数据和触觉数据并分别进行预处理； 步骤S2：通过卷积神经网络CNN提取视觉特征并通过FPGADSP单元加速计算，通过图神经网络GNN提取触觉特征进行图卷积运算； 步骤S3：通过Transformer架构的多头注意力机制，将视觉特征和触觉特征进行加权融合，生成全局特征； 步骤S4：根据所述全局特征基于Actor-Critic架构生成控制参数； 步骤S5：基于所述控制参数生成机器人运动的电机驱动信号，通过电机执行控制，实现运动任务； 视觉数据的预处理包括： 步骤S101：将视觉数据中RGB格式数据转换为灰度格式； 步骤S102：采用3×3模板使用快速中值滤波算法将转换后的数据进行滤波处理； 步骤S103：对滤波后的数据采用直方图均衡化模块例化一个随机存储器blockram，对直方图进行均衡化操作，均衡化公式如下： 表示灰度级映射后的新灰度值，表示灰度级的累计分布函数值；表示灰度级的最大值；表示向下取整操作； 触觉数据的预处理包括带通滤波和幅值归一化； 所述带通滤波选取FIR滤波器，计算滤波器的输出，滤除触觉数据中的低频漂移和高频噪声，仅保留20Hz至450Hz的有效信号频段，FIR滤波器的输出信号y[n]计算公式为： 其中x[n]表示输入信号，h[k]滤波器的冲激响应，M表示滤波器长度，表示当前输入信号及前M-1个采样点； 所述幅值归一化包括将触觉数据的幅度范围标准化为[0，1]，确保各个传感器间的信号一致性，归一化公式： 其中，和分别表示当前触觉数据的最大值和最小值。

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