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龙图腾网获悉国网上海市电力公司申请的专利一种基于虚拟环境的智能机器人测试方法、系统、电子设备及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：CN121190679B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511724479.8，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种基于虚拟环境的智能机器人测试方法、系统、电子设备及存储介质是由盛连军;茅晓亮;施会;陈侃;朱李超;周超杰;黄建勇;陈经伟;吕佩佩;夏正亚设计研发完成，并于2025-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于虚拟环境的智能机器人测试方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于机器人测试技术领域，提供了一种基于虚拟环境的智能机器人测试方法、系统、电子设备及存储介质，方法包括：建筑数据采集、虚拟测试环境重构、数字孪生机器人构建、多维度测试任务设定、量化评价公式体系构建、虚拟测试以及量化评价；本发明通过改进三维重构模型利用多维度点云数据进行协同重构以及利用实际遥感图像对重构结构进行动态调整，既不用使用大量人工重建数据也避免了无监督重构会导致模型重构效果下降，测试场景还原度大幅提高，减少了测试与实际运行的偏差；通过将数字孪生机器人和目标机器人耦合绑定，避免了过度理想化设置导致测试结果可靠性较低的问题，测试结果更贴合实际工况。

本发明授权一种基于虚拟环境的智能机器人测试方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于虚拟环境的智能机器人测试方法，其特征在于，包括： 采集建筑数据； 利用改进三维重构模型对所述建筑数据重构，得到虚拟测试环境； 根据目标机器人的结构构建数字孪生机器人； 根据测试项目设定多维度测试任务； 构建量化评价公式体系； 将所述数字孪生机器人加载到所述虚拟测试环境中，根据多维度测试任务对所述数字孪生机器人进行测试，得到虚拟测试数据； 利用所述量化评价公式体系对所述虚拟测试数据进行计算，得到智能机器人测试结果； 采集建筑数据，包括： 设定采集角度、采集高度、距电站中心距离，得到若干组采集参数组合；所述采集高度大于目标变配电站的建筑高度；所述距电站中心距离大于所述目标变配电站的建筑半径； 在所述目标变配电站的四个正交方向上按照所述采集参数组合利用无人机的相机和雷达对所述目标变配电站进行数据采集，得到单向数据，将同一所述采集参数组合对应的四个所述单向数据设定为一组重构数据输入；所述单向数据包括：遥感图像和遥感点云； 整合全部所述重构数据输入，得到所述建筑数据； 利用改进三维重构模型对所述建筑数据重构，得到虚拟测试环境，包括： 构建改进三维重构模型；所述改进三维重构模型包括：依次连接的输入层、矩阵转换层、四个并联的编码层、特征融合层、解码层以及输出层； 设定重构损失函数和滑动窗口；所述重构损失函数的表达式为： ；其中，； 为单个滑动窗口的重构损失值；为损失权重系数；为轮廓相似度函数；为虚拟结构图像单个窗口内的提取轮廓；为所述遥感图像单个窗口内的提取轮廓；为相似权重系数；、分别为形状相似度函数、位置重叠度函数； 利用所述矩阵转换层对所述重构数据输入中的四个所述单向数据内的所述遥感点云进行方向对齐转换，得到同向数据输入； 将四个所述同向数据输入并行输入四个并联的所述编码层进行特征提取，得到单路特征； 利用所述特征融合层对四个所述单路特征进行融合，得到融合特征； 利用所述解码层对所述融合特征进行解码处理，得到解构特征； 将所述解构特征输入到所述输出层进行映射处理，得到三维重构结构； 根据所述采集参数组合对所述三维重构结构进行虚拟图像采集，得到所述虚拟结构图像； 利用所述重构损失函数和所述滑动窗口对所述虚拟结构图像和所述遥感图像进行相似度损失计算，得到若干个窗口损失值； 将四个所述遥感图像对应的所述窗口损失值进行整合并根据整合结果生成权重图，得到辅助权重图； 根据所述辅助权重图和所述窗口损失值利用所述改进三维重构模型对所述虚拟结构图像进行迭代，得到配变电站重构结构； 利用图像识别模型对所述遥感图像进行对象识别，得到识别结果； 对所述识别结果和预设材料属性库进行匹配，得到匹配结果； 根据所述匹配结果对所述配变电站重构结构进行材料属性设置，得到所述虚拟测试环境。

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