复旦大学翟鹏获国家专利权
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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利基于多模态特征融合的四足机器人跑酷导航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：CN121384037B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511936259.1，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权基于多模态特征融合的四足机器人跑酷导航方法及系统是由翟鹏;胡康麦;张钺奇;张立华;侯泰先;钱荃橙设计研发完成，并于2025-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多模态特征融合的四足机器人跑酷导航方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多模态特征融合的四足机器人跑酷导航方法及系统，方法包括：构建多模态跑酷地形数据集，包括深度图像、本体感觉信息以及控制指令；对历史时间步的深度图像序列和本体感觉序列进行编码，得到时空融合特征；对控制指令和对应的目标位置向量进行编码，得到历史决策特征；对当前时刻采集到的深度图像进行编码，得到精细空间特征；将时空融合特征、历史决策特征和精细空间特征融合，形成条件上下文；基于扩散策略模型，以条件上下文为条件，进行去噪处理，生成导航控制指令，以完成跑酷导航任务。与现有技术相比，本发明具有导航成功率高、路径规划多样、能有效处理复杂3D地形、克服高层规划与底层运动控制脱节问题等优点。
本发明授权基于多模态特征融合的四足机器人跑酷导航方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态特征融合的四足机器人跑酷导航方法，其特征在于，包括： 预先对四足机器人的跑酷过程进行数据采集，构建多模态跑酷地形数据集，该多模态跑酷地形数据集包括在多种地形下采集的四足机器人的深度图像、本体感觉信息以及控制指令； 对多模态跑酷地形数据集中形成的历史时间步的深度图像序列和本体感觉序列进行编码，得到时空融合特征； 对多模态跑酷地形数据集中的控制指令和对应的目标位置向量进行编码，得到历史决策特征； 对四足机器人在当前时刻采集到的深度图像进行编码，得到精细空间特征； 将所述时空融合特征、历史决策特征和精细空间特征融合，形成条件上下文； 基于扩散策略模型，以所述条件上下文为条件，进行去噪处理，生成当前时刻的导航控制指令，以驱动四足机器人完成跑酷导航任务。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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