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龙图腾网获悉东海实验室;浙江大学申请的专利一种融合视觉信息的机器人遥操作力觉临场感构建方法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：CN117245649B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202311030334.9，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种融合视觉信息的机器人遥操作力觉临场感构建方法是由梅德庆;黄方昊;杨霄;陈正设计研发完成，并于2023-08-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合视觉信息的机器人遥操作力觉临场感构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合视觉信息的机器人遥操作力觉临场感构建方法。方法包括通过三个深度相机，基于点云与目标识别的作业环境视觉信息获取方法，获取任务目标位置和从端障碍物模型；通过力传感器、任务目标位置和从端障碍物模型分别获得交互作业力、虚拟引导力和虚拟环境力，然后根据交互作业力、虚拟引导力和虚拟环境力构建融合力；最后将融合力传输至力反馈设备，形成最终的遥操作力觉临场感。本发明将视觉信息引入到虚拟力觉的构建过程，实现力觉临场感的增强，通过融合视觉信息的融合力，可以帮助操作者引导机器人躲避障碍物、接近任务目标，减轻操作者的工作负担。

本发明授权一种融合视觉信息的机器人遥操作力觉临场感构建方法在权利要求书中公布了：1.一种融合视觉信息的机器人遥操作力觉临场感构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：通过三个深度相机，基于点云与目标识别的作业环境视觉信息获取方法，获取任务目标位置和从端障碍物模型； 步骤二：首先，通过力传感器、任务目标位置和从端障碍物模型分别构建交互作业力、虚拟引导力和虚拟环境力，然后根据交互作业力、虚拟引导力和虚拟环境力构建基于融合视觉信息的融合力； 步骤三：将融合力传输至力反馈设备，形成最终的遥操作力觉临场感； 所述步骤一的具体步骤为： 步骤S1、从端环境点云模型生成： 首先，通过深度相机1和深度相机2分别获得各自对应的N帧深度图像F1,F2…Fi…FN，分别对所有的深度图像Fi进行降采样操作，得到降采样后的深度图像Fi，接着对降采样后的深度图像Fi进行空间滤波和时序滤波处理，建立从端环境点云模型； 步骤S2、从端作业环境分割重构 步骤S2.1：基于从端环境点云模型搜索最大平面 首先，在从端环境点云模型中随机选择一个小部分样本来拟合作业平面，以形成待检测作业平面；接着，获得待检测作业平面的平均误差距离，最后从多个待检测作业平面中选出一个最优作业平面； 步骤S2.2：基于最优作业平面，去除从端环境点云模型中的非必要数据，得到点云集合；步骤S2.3：根据点云集合，进行从端环境点云聚类分割，得到多个目标邻域点集；步骤S2.4：曲面重构：采用泊松曲面重构算法，将每个目标邻域点集转换为各自对应的一个表面连续的物体模型，并将每个物体模型作为潜在从端障碍物模型； 步骤S3、任务目标位置识别 利用深度相机3获得对应的RGB图像，将深度相机3的RGB图像输入到任务目标检测算法中，得到任务目标在RGB图像中的像素位置，然后通过内参矩阵和位姿矩阵获取任务目标位置，接着根据任务目标位置对潜在从端障碍物模型进行分类： 若任务目标位置位于潜在从端障碍物模型中，则将该潜在从端障碍物模型作为任务目标物体模型； 若任务目标位置不在潜在从端障碍物模型中，则将该潜在从端障碍物模型作为从端障碍物模型； 所述步骤二的具体步骤为： 步骤S1、根据力传感器构建交互作业力；步骤S2、根据任务目标位置构建目标虚拟引导力；步骤S3、根据从端障碍物模型构建虚拟环境力；步骤S4、力反馈融合机制 结合基于力传感器获得的交互作业力、任务目标位置获得的虚拟引导力、从端障碍物模型获得的虚拟环境力，获得融合力 ： 其中，分别为交互作业力、虚拟引导力以及虚拟环境力的权重系数，权重系数按照以下公式处理得到： 其中，为常数，为力反馈点与目标虚拟接触点之间的距离，为机器人末端位置与任务目标位置的连线沿着圆锥轴线方向的分量。

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