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龙图腾网获悉成都航天凯特机电科技有限公司申请的专利基于人工智能的机器人视觉引导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：CN120839804B 。

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：202511349793.2，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于人工智能的机器人视觉引导方法及系统是由李小龙;蒋礼平;孙强;张云辉;李跃;刘俊;邓溢铭;林皓蕾;郭安设计研发完成，并于2025-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的机器人视觉引导方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能与机器人技术交叉技术领域，公开了基于人工智能的机器人视觉引导方法及系统，该方法包括：系统获取当前图像、目标图像及机器人状态，并编码步态与地形等上下文信息；基于当前状态生成多个候选行走动作后，一个预设的视觉动力场生成网络会为每个动作预测一个预测视觉动力场；同时，通过光流法等方式对比当前与目标图像，确定一个期望视觉动力场。通过比较预测与期望的动力场，系统决策出最优行走动作并控制机器人执行。关键在于，所述生成网络采用自监督方式训练，通过机器人与环境的实际交互自动生成训练标签，显著降低了数据标注成本，使系统能高效学习并适应复杂地形的穿越任务。

本发明授权基于人工智能的机器人视觉引导方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的机器人视觉引导方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取四足仿生机器人前方地形的当前图像和预设的引导四足仿生机器人安全行走的任务目标图像； 获取所述四足仿生机器人的当前运动状态以及包含当前步态信息和前方地形信息的上下文信息； 将所述上下文信息进行编码，生成一个上下文特征向量； 在所述四足仿生机器人的局部运动动作空间内，基于所述四足仿生机器人的当前运动状态，采样生成多个候选行走动作； 对于每一个所述候选行走动作，将所述四足仿生机器人前方地形的当前图像、所述四足仿生机器人的当前运动状态、所述候选行走动作以及所述上下文特征向量输入至一个预设的视觉动力场生成网络，以生成一个预测的视觉动力场； 所述视觉动力场生成网络通过自监督学习方式进行训练，所述训练的过程包括： 采集包含动作前地形图像、上下文信息、执行行走动作和动作后地形图像的训练数据； 以及根据所述动作前地形图像和所述动作后地形图像，生成一个真值视觉动力场，并基于所述真值视觉动力场与所述视觉动力场生成网络所预测的视觉动力场之间的差异，对所述视觉动力场生成网络进行训练； 所述生成一个真值视觉动力场的步骤具体为： 采用光流估计算法，计算所述动作前地形图像与所述动作后地形图像之间的实际像素位移，生成所述真值视觉动力场 根据所述四足仿生机器人前方地形的当前图像和所述预设的引导四足仿生机器人安全行走的任务目标图像，确定一个期望的视觉动力场； 通过比较每一个所述预测的视觉动力场与所述期望的视觉动力场，从所述多个候选行走动作中确定一个最优行走动作； 所述比较每一个所述预测的视觉动力场与所述期望的视觉动力场的步骤具体包括： 计算每一个所述预测的视觉动力场与所述期望的视觉动力场在预设的路径关键区域内的差异度量； 以及选择具有最小差异度量的所述候选行走动作作为所述最优行走动作； 控制所述四足仿生机器人执行所述最优行走动作。

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