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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利一种基于对比学习的机器人视觉导航方法及相关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：CN119594977B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202411729070.0，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种基于对比学习的机器人视觉导航方法及相关装置是由高伟;王增茂设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对比学习的机器人视觉导航方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请属于一种机器人导航方法，针对现有的导航或探索方法存在难以在非结构场景中建立几何地图，依赖于来自激光雷达数据的标签，容易忽略远距离特征，以及推理时间缓慢的技术问题，提供一种基于对比学习的机器人视觉导航方法及相关装置，获取当前观测后，输入至训练后的观测编码器得到对应的特征向量，再使预选的批量动作序列经过动作编码器提取出对应的特征向量，通过向量内积计算当前观测和各动作序列之间的相似度，选出相似度最高的动作序列，输入至机器人控制器中用于控制机器人执行相应动作。与直接生成动作序列的方法相比，选择一个动作序列的难度更小，拓展性和泛化性更好。

本发明授权一种基于对比学习的机器人视觉导航方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种基于对比学习的机器人视觉导航方法，其特征在于，包括： 获取当前观测； 将当前观测输入至训练后的观测编码器，并将预选的批量动作序列输入至训练后的动作编码器，得到当前观测特征向量和批量的预选动作特征向量； 使用向量内积分别计算当前观测特征向量和各预选动作特征向量的特征相似度，选择特征相似度最高的预选动作特征向量对应的动作序列，作为执行动作序列； 将执行动作序列输入至机器人控制器中，用于控制机器人执行相应动作； 其中，观测编码器和动作编码器的训练方法，包括： 获取多个历史观测和历史动作序列； 利用观测和动作序列之间组成数据对的成对关系，分别使用观测编码器和动作编码器，从各历史观测和各历史动作序列中提取特征，对应得到历史观测特征向量和历史动作序列特征向量； 计算每两个历史动作序列之间的相似度，得到历史动作序列的相似度矩阵，并结合设定的阈值系数，得到对应的掩码矩阵； 分别对历史观测特征向量和历史动作序列特征向量做向量内积计算，得到对应的观测-动作相似度矩阵； 结合掩码矩阵和观测-动作相似度矩阵，以单位矩阵作为标签，对观测编码器和动作编码器进行训练；其中，训练目标为最大化来自相同的观测和动作序列数据对的特征向量间距离，并最小化来自相同的观测和动作序列数据对的特征向量间距离。

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