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龙图腾网恭喜华南师范大学申请的专利一种跨模态视触觉数据仿真生成模型及模型训练装置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：CN118898199B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202410944861.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种跨模态视触觉数据仿真生成模型及模型训练装置是由李昕明;徐伟良;毛逸先;罗茜徽;刘璐设计研发完成，并于2024-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种跨模态视触觉数据仿真生成模型及模型训练装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种跨模态视触觉数据仿真生成模型及训练装置，其中，跨模态视触觉数据仿真生成模型包括融合层和第一生成器；其中融合层用于将受力情况数据升维后与视觉图像数据进行融合，得到融合后的图像数据；第一生成器用于第一注意力‑生成对抗处理，得到视触觉图像；本发明在生成对抗网络的数据生成过程中引入注意力机制，使得模型能够避免提取到的图像特征偏离主要特征，这种协同作用使得生成数据在纹理轮廓等方面更加逼真，解决传统生成方法的生成数据缺乏真实感、细节不够丰富等的一些问题，提高生成数据集的质量，最终有望在机器人触觉传感器仿真、机器人触觉渲染、灵巧手触觉渲染、虚拟现实触觉渲染等领域得到广泛应用。

本发明授权一种跨模态视触觉数据仿真生成模型及模型训练装置在权利要求书中公布了：1.一种跨模态视触觉数据仿真生成模型，其特征在于，包括：融合层，用于将输入的受力情况数据升维后与输入的视觉图像数据进行融合，得到融合后的图像数据；和第一生成器，用于对融合后的图像数据进行第一注意力-生成对抗处理，得到生成视触觉图像；其包括：卷积层，用于对融合后的图像数据进行卷积操作得到图像特征参数；残差层，用于对图像特征参数进行残差映射计算，得到中间变量；注意力模块，用于根据中间变量计算注意力权重矩阵，根据注意力权重矩阵对中间变量进行增强，得到图像特征表示；反卷积层，对图像特征表示进行反卷积得到生成视触觉图像；所述第一生成器通过如下方法进行训练：S10：对训练集进行数据预处理，之后依序输入所述跨模态视触觉数据仿真生成模型；其中，所述训练集包括原始视觉图像数据集、原始视触觉图像数据集以及原始受力情况数据集；每一原始视觉图像与一原始视触觉图像及一原始受力情况相对应；所述跨模态视触觉数据仿真生成模型对输入的视觉图像数据、受力情况数据进行处理，得到生成视触觉图像；S20：将跨模态视触觉数据仿真生成模型输出的生成视触觉图像经过第二注意力-生成对抗处理，得到生成视觉图像；S30：对原始视触觉图像与生成视触觉图像进行判别处理得到第一判别输出，对原始视觉图像与生成视觉图像进行判别处理得到第二判别输出；S40：根据第一判别输出以及生成视触觉图像的判别输出计算第一对抗损失；根据第二判别输出以及生成视觉图像的判别输出计算第二对抗损失；根据原始视触觉数据与所述融合后的数据计算循环一致性损失；S50：对第一对抗损失、第一对抗损失及循环一致性损失加权求和得到总损失，若总损失小于收敛阈值，或，迭代次数超过迭代阈值，完成训练，否则执行步骤S60；S60：分别计算对抗损失的梯度、循环一致性损失的梯度，根据梯度反向传播更新模型的网络参数。

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