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龙图腾网获悉中国科学院沈阳自动化研究所申请的专利基于跨模态特征增强的机器人动作预测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：CN121105044B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511659717.1，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于跨模态特征增强的机器人动作预测方法及系统是由刘禹;刘元浩;胡东晓;请求不公布姓名;兰大鹏;李栋;曾鹏设计研发完成，并于2025-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于跨模态特征增强的机器人动作预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于跨模态特征增强的机器人动作预测方法及系统，涉及通用机器人技术领域。该方法及系统针对现有方法因依赖静态特征融合而难以建立RGB深度图像这些视觉信息与机器人关节运动序列之间动态、细粒度关联的缺陷，通过设计跨模态融合特征增强模块，引入注意力机制驱动多模态特征的双向交互与自适应加权，以充分挖掘深度图像的空间几何信息与RGB图像的纹理细节对动作决策的指导价值，从而提升复杂场景下动作预测的精度与适应性。经过跨模态融合特征增强模块输出的跨模态动作增强特征与多模态视觉特征进行拼接，共同输入到一个自注意力解码器中，预测机器人未来的关节运动序列，实现动作预测。

本发明授权基于跨模态特征增强的机器人动作预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于跨模态特征增强的机器人动作预测方法，其特征在于，包括： 利用固定在机器人本体的RGB相机和深度相机采集RGB图像和深度图像，并同步获取机器人本体关节运动信息，形成机器人本体的连续动作序列； 对机器人本体的连续动作序列进行定长采样，得到一系列关节运动序列； 对关节运动序列与机器人关节运动信息进行嵌入表示，得到关节运动序列嵌入特征和机器人关节运动信息嵌入特征； 将关节运动序列嵌入特征和机器人关节运动信息嵌入特征输入到自注意力编码器并将输出特征进行正态分布随机采样，得到关节运动序列的潜在空间特征，以捕捉关节运动序列的潜在空间分布； 将正态分布随机采样特征与机器人关节运动信息嵌入特征拼接，得到融合动作特征； 利用两个独立的特征提取网络分别提取RGB图像和深度图像的视觉特征并进行拼接，得到多模态视觉特征； 将多模态视觉特征与融合动作特征一同输入到跨模态融合特征增强模块，基于注意力机制得到跨模态动作增强特征； 将跨模态动作增强特征与多模态视觉特征进行拼接输入到注意力编码-解码器预测机器人未来的关节运动序列，实现动作预测。

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中国科学院沈阳自动化研究所，其通讯地址为：110016 辽宁省沈阳市沈河区南塔街114号；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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