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龙图腾网获悉节卡未来科技(上海)有限公司申请的专利机器人控制方法、计算机设备及计算机可读存储介质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：CN120095830B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202510513912.7，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权机器人控制方法、计算机设备及计算机可读存储介质是由丁铖;李顺冲;许雄设计研发完成，并于2025-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本机器人控制方法、计算机设备及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种机器人控制方法、计算机设备及计算机可读存储介质，该方法包括：获取用户的多模态数据，多模态数据包括姿态数据、声音数据以及力控数据；对多模态数据进行特征提取以及融合处理，得到多模态融合特征；根据机器人所在区域的环境信息以及机器人的历史交互数据，确定人机交互的上下文信息；根据多模态融合特征以及上下文信息，生成响应策略，并根据响应策略控制所述机器人运动，以提升人机交互的自然性和准确性。

本发明授权机器人控制方法、计算机设备及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种机器人控制方法，其特征在于，包括： 获取用户的多模态数据，所述多模态数据包括姿态数据、声音数据以及力控数据； 对所述多模态数据进行特征提取以及融合处理，得到多模态融合特征； 根据机器人所在区域的环境信息以及所述机器人的历史交互数据，确定人机交互的上下文信息； 根据所述多模态融合特征以及所述上下文信息，生成响应策略，并根据所述响应策略控制所述机器人运动； 所述对所述多模态数据进行特征提取以及融合处理，得到多模态融合特征，包括： 由神经网络模型中的视觉编码器根据所述姿态数据，提取姿态特征； 由所述神经网络模型中的声音编码器根据所述声音数据，提取声音特征； 由所述神经网络模型中的力编码器根据所述力控数据，提取力控特征； 由所述神经网络模型中的解码器根据所述姿态特征、所述声音特征以及所述力控特征，得到所述多模态融合特征； 所述根据所述姿态特征、所述声音特征以及所述力控特征，得到所述多模态融合特征，包括： 根据所述姿态特征、所述声音特征以及所述力控特征，确定所述姿态特征的第一注意力权重、所述声音特征的第二注意力权重以及所述力控特征的第三注意力权重； 根据所述姿态特征、所述声音特征、所述力控特征、所述第一注意力权重、所述第二注意力权重以及所述第三注意力权重，得到所述多模态融合特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人节卡未来科技(上海)有限公司，其通讯地址为：201100 上海市闵行区剑川路618号2幢103室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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