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龙图腾网获悉中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院申请的专利基于手势和语音交互辅助的机器人半自主导航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：CN116069015B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202211452523.0，技术领域涉及：G05D1/222；该发明授权基于手势和语音交互辅助的机器人半自主导航方法及系统是由闫野;张皓洋;陆聪;印二威;谢良;张敬;张亚坤;罗治国;赵少楷设计研发完成，并于2022-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于手势和语音交互辅助的机器人半自主导航方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于机器人自主导航技术领域，公开一种基于手势和语音交互辅助的机器人半自主导航方法及系统；所述方法包括如下步骤：步骤1.生成手势和语音控制指令；步骤2.基于手势和语音交互的机器人任务训练；步骤3.基于手势和语音交互的机器人在线运动规划。本发明通过增强现实设备进行手势识别和无声语音识别，从视觉手势交互和无声语音交互出发，对机器人进行离线任务训练，不断更新知识库，基于先验的知识库和自身的轨迹规划和优化算法，不断在线调整运动轨迹，从而实现机器人半自主导航。本发明可以更加直观地对机器人进行离线任务训练和在线任务规划，采用手势和无声语音识别结合的方式可以有效提高机器人自主导航性能，优化规划轨迹。

本发明授权基于手势和语音交互辅助的机器人半自主导航方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于手势和语音交互辅助的机器人半自主导航方法，其特征在于包括如下步骤： 步骤1.生成手势和语音控制指令； 通过增强现实头盔捕捉原始的手势图像信息和唇语图像信息，智能设备对手势指令和语音指令进行识别； 步骤2.基于手势和语音交互的机器人任务训练；包括如下步骤： 步骤2.1.手势和语音指令的发布；当机器人需要进行大幅度动作时，操作员通过语音指令将手势和语音的切换设置为手势，通过手势动作来发布机器人移动的方向和固定的移动步长和位移单位；当机器人需要进行小幅度动作时，操作通过语音指令将手势和语音的切换设置为语音，通过语音输入来发布机器人移动的方向和移动步长和位移单位；当需要手势和语音指令协同进行控制时，将手势和语音的切换始终保持设置为1，以当前手势所指方向为机器人移动的方向，当前发布的语音指令设置机器人移动的步长和单位； 步骤2.2.机器人的任务示教；具体为： 基于建立的经验库，操作者利用手势和语音陈述任务名称、子任务的数量和操作对象的属性等信息，并将整个任务分析发送给机器人，机器人利用运动规划算法生成初始的任务示教轨迹；在机器人的运动过程中，操作者通过观察机器人的复现轨迹，对于一些误差大于期望误差的示教点，通过语音指令进行调整，并不断更新任务示教的经验库，直至任务示教完成； 步骤2.3.机器人的任务学习；具体为： 通过双目相机观察工作环境，确定关键的障碍物和目标的位姿，通过自身学习到的任务轨迹应用到给定的任务计划中来形成实际的工作轨迹；利用强化学习方法进行建模，操作员不断对机器人的行为进行评价，通过奖励和惩罚信号不断修正机器人的行为；机器人在任务学习的过程，不断地完善自身的知识库 步骤2.4基于手势和语音交互的机器人示教避障； 离线地示教机器人执行任务，机器人在强化学习过程中将不断更新经验库和知识库，从而为机器人在线避障提供支持；具体包括如下步骤： 步骤2.4.1：对机器人运动轨迹到避障物的距离进行估计； 在机器人开始轨迹优化之前，将会生成一条满足终端约束且不考虑碰撞的初始B样条曲线，对于迭代过程中检测到的每一个碰撞段，生成一条无碰撞的路径；碰撞段的每一个控制点在碰撞面上分配一个锚点和相应的排斥力方向，其中表示控制点的索引，表示对的索引，因此控制点到第障碍物的距离将会被定义为： ； 步骤2.4.2：对机器人进行碰撞惩罚； 将机器人与障碍物之间的安全间隙定义为，在碰撞惩罚函数中融入手势和语音干预的惩罚因子和奖励因子； 其中，为安全间隙与控制点到第障碍物的距离之差，为在控制点上对产生的碰撞成本，每一个控制点的碰撞成本独立评估，并从相应的对中累加，最终获得加到第个控制点上的成本： 其中，是控制点上对的数量，将所有控制点的成本进行合并，得到总成本： ； 步骤3.基于手势和语音交互的机器人在线运动规划； 基于建立的知识库，通过语音指令发布机器人的航点信息，控制机器人进行小幅度运动，通过手势指令控制机器人进行大幅度运动，语音和手势指令协同控制，根据手势指令控制机器人移动的方向，同时读取语音指令控制机器人移动的位移；当机器人碰到障碍物时，调用自身轨迹规划和优化算法，同时根据建立的知识库不断修正轨迹，最终生成最优运动轨迹；自身的轨迹规划和优化算法具体包括： 步骤3.1：基于知情采样的拓扑路径搜索方法提供一条初始路径，采用几何引导的方法将初始的轨迹作几何变形；在几何引导路径附近输出一条平滑的轨迹，即热轨迹；最后，采用基于梯度的优化方法来进一步地提高轨迹质量； 步骤3.2：采用B样条优化方法进一步将轨迹优化为光滑、安全和动力学可行的轨迹；目标函数包括三个部分，在欧几里得符号场评估的碰撞成本、不可行的速度惩罚项和不可行的加速度惩罚项；基于B样条的凸包特性对目标函数的三个部分进行优化； 步骤3.3轨迹重规划，采用一条基于知情采样的拓扑路径搜索方法与路径引导的轨迹优化方法结合实现实时轨迹重规划。

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