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龙图腾网恭喜湖大粤港澳大湾区创新研究院(广州增城)申请的专利基于多模态信息融合与学徒学习的装配机器人系统及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：CN118809591B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202410906502.4，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于多模态信息融合与学徒学习的装配机器人系统及方法是由寇歆梓;廖清青;刘宏楠;雷渠江设计研发完成，并于2024-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态信息融合与学徒学习的装配机器人系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及智能机器人技术领域，具体涉及一种基于多模态信息融合与学徒学习的装配机器人系统及方法，确定示教任务，演示者通过肢体动作演示装配过程，传感器记录演示者的动作信息，通过多模态信息融合算法，对传感器网络获取的多模态数据进行融合，机器人自主学习相关信息，机器人执行装配任务，验证学习效果，机器人将所学技能应用到实际生产中，实现自主规划装配过程。针对新的任务或环境，机器人可以快速学习和适应。显著提高机器人对复杂装配技能的学习速度和精度，降低对人力的依赖。增强机器人在非结构化环境中的适应性和自主性，提高装配任务的成功率和效率。通过智能规划与自主调整，有效应对装配过程中的不确定性。

本发明授权基于多模态信息融合与学徒学习的装配机器人系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于多模态信息融合与学徒学习方法，机器人装备的传感器网络在生产时已部署完毕，演示者熟悉装配任务所需技能，深度学习网络已在装配机器人出厂时预训练并部署好，其特征在于，包括以下步骤：明确示教任务的装配目标和具体要求，分析所需的装配技能；演示者通过肢体动作演示装配过程，传感器网络记录演示者的动作信息；通过多模态信息融合算法对传感器网络获取的多模态数据进行融合；机器人自主决策、规划复杂装配的路线；机器人执行装配任务，验证学习效果；机器人将所学技能应用到实际生产中，实现自主规划装配过程；通过多模态信息融合算法对传感器网络获取的多模态数据进行融合，所述步骤还包括：采集演示者装配演示过程中的力反馈数据、彩色视频数据和深度视频数据；对采集到的数据进行去噪和归一化处理，其中，使用小波变换的方法对力反馈数据进行去噪处理，使用高斯滤波方法对彩色视频数据和深度视频数据进行去噪，去噪之后，进行归一化处理，将数据缩放到一个统一的范围；对处理后的彩色视频数据和深度视频数据分别进行特征提取，然后将两种模态的特征直接进行拼接，对力反馈数据进行特征提取，最后使用多模态融合模块对视频特征和力反馈特征进行融合；机器人自主决策、规划复杂装配的路线，所述步骤还包括：通过6D位姿估计算法，精确估计目标物体的空间位置和方向；进行机器人运动路径规划；建立机器人的运动学模型，计算机器人关节的旋转量，确保机器人能够到达目标物体的精确位置；构建深度卷积神经网络，计算配件的抓取点、角度和宽度位置信息；校验抓取点、抓取力度；机器人机械臂移动到被装配物体位置；机器人自主学习零配件装配关系；计算零件与配件的偏差来自主规划匹配方式，实现准确匹配；通过6D位姿估计算法，精确估计目标物体的空间位置和方向，所述步骤还包括：使用尺度不变特征转换算法，对视频中的每一帧进行特征提取；在连续的视频帧之间进行特征匹配，跟踪物体的运动，然后利用特征匹配结果，估计物体在视频帧之间的运动；构建语义分割模型；构建位姿估计网络，计算出除背景外的每个物体的位置参数、旋转参数和置信度参数。

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湖大粤港澳大湾区创新研究院(广州增城)，其通讯地址为：511300 广东省广州市增城区新塘镇金融大道10号创悦孵化器A栋317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”。