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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种机器人动作生成方法及相关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：CN119897865B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202510284999.5，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种机器人动作生成方法及相关装置是由王乐;王森;周三平;夏锟设计研发完成，并于2025-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机器人动作生成方法及相关装置在说明书摘要公布了：本发明属于机器人操作与控制技术领域，公开了一种机器人动作生成方法及相关装置；其中，所述机器人动作生成方法包括：获取任务指令以及待操作机器人当前时刻的本体感知、多视角RGB‑D图像；基于获取的任务指令、本体感知以及多视角RGB‑D图像，利用训练好的区域流匹配模型进行动作生成，获得待操作机器人下一时刻的动作位姿；所述区域流匹配模型包括：用于获取多模态编码特征的特征编码模块，用于获取融合后特征的多模态信息融合模块，以及用于采用条件流匹配方法进行动作生成的动作生成模块。本发明技术方案，能够解决现有技术存在的计算效率低、感知精度不足以及动作生成速度慢等技术问题。

本发明授权一种机器人动作生成方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种机器人动作生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取任务指令以及待操作机器人当前时刻的本体感知、多视角RGB-D图像； 基于获取的任务指令、本体感知以及多视角RGB-D图像，利用训练好的区域流匹配模型进行动作生成，获得待操作机器人下一时刻的动作位姿； 其中，所述区域流匹配模型包括： 特征编码模块，用于输入任务指令、本体感知以及多视角RGB-D图像，对任务指令进行文本特征编码，对本体感知进行先验特征编码，对多视角RGB-D图像分别进行图像特征编码以及动态半径调度引导的区域特征编码，获得多模态编码特征； 多模态信息融合模块，用于输入多模态编码特征并进行信息融合，获得融合后特征； 动作生成模块，用于输入融合后特征，采用条件流匹配方法进行动作生成；其中，采用条件流匹配方法进行动作生成时，融合后特征作为条件信息注入到构建的参数化速度场中； 其中，所述特征编码模块中，执行对多视角RGB-D图像进行动态半径调度引导的区域特征编码的步骤包括：基于多视角RGB-D图像构建原始点云数据，对原始点云数据进行采样，并使用点云编码器对采样点进行编码；其中，对原始点云数据进行采样的步骤包括：基于所述原始点云数据，随机获取噪声点；将噪声点与下一步要到达的真实状态连接构建流匹配路径，将流匹配路径按照时间步长离散为若干噪声扰动位置点；对于每个噪声扰动位置点，以其为圆心构建一个感知区域，并基于感知区域掩码获取采样结果；其中，感知区域掩码表示为，；其中，表示第个时间步的噪声扰动位置点，表示第个时间步的噪声扰动位置点对应的感知半径；N为时间步总数；；式中，是初始感知半径，是最小感知半径，满足≤； 其中，所述动作生成模块中，采用条件流匹配方法进行动作生成的步骤中，条件流匹配通过学习参数化的速度场，将初始分布映射到目标动作分布；条件流匹配通过以下常微分方程描述数据转移过程：；；式中，为时间步t的状态变量；为速度场；为包括融合后特征的条件信息；为目标分布的样本；为初始分布的样本；条件流匹配通过最小化以下损失函数来估计速度场：；式中，为期望。

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