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龙图腾网获悉西安达升科技股份有限公司申请的专利基于视觉辐射感知的机器人自适应控制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：CN120293152B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510771738.6，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权基于视觉辐射感知的机器人自适应控制方法及系统是由赵江民设计研发完成，并于2025-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视觉辐射感知的机器人自适应控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及基于视觉辐射感知的机器人自适应控制方法及系统，涉及智能控制领域，通过集成激光雷达、足底压力传感器、关节扭矩传感器、双目摄像头及IMU等传感器获取环境数据，经预处理后输入环境识别模型以获取初始环境与姿态信息，进而构建局部区域图并规划初始行进路径，同时利用柔性电容阵列和足底压力传感器评估接触表面类型，最终根据行进序列和表面类型匹配运动模式并控制机器人运动，解决了机器人在复杂多变未知环境中环境感知能力有限、自主决策能力不足及运动控制灵活性差的技术问题，实现了机器人在复杂环境中的高效环境感知、自主路径规划与灵活运动控制。

本发明授权基于视觉辐射感知的机器人自适应控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于视觉辐射感知的机器人自适应控制方法，其特征在于，所述方法应用于一种智能机器人，所述机器人配置有激光雷达、足底压力传感器、关节扭矩传感器、位于头部的双目摄像头以及躯干内置IMU，所述方法包括： 通过所述激光雷达、足底压力传感器、关节扭矩传感器、双目摄像头及IMU获得多个数据集合，对所述多个数据集合进行预处理后输入环境识别模型，获得初始环境信息和机器人初始姿态信息； 采用滑动窗口算法在所述初始环境信息的最小数据处理范畴内构建局部区域图，并基于区域生长算法对所述局部区域图进行分割，提取可通行区域和障碍物区域； 结合所述机器人初始姿态信息、可通行区域和障碍物区域，以最小损耗为约束，在所述局部区域图上规划初始行进路径，生成包含位置和姿态信息的行进序列，其中，所述行进序列中的每个节点包含目标位置坐标、期望姿态角度和到达时间戳； 通过机器人表面柔性电容阵列和足底压力传感器获取接触表面的压力分布、纹理特征和刚度信息，构建三维表面特征向量，基于所述表面特征向量进行空间表面评估，识别表面类型，所述表面类型为当前接触表面的类型，包括硬地、软沙、碎石或淤泥； 基于机器人的所述行进序列和表面类型在预设的运动模式库进行匹配，依据匹配结果获得关节电机控制参数阵列，通过所述参数阵列执行机器人的运动控制； 采用滑动窗口算法在所述初始环境信息的最小数据处理范畴内构建局部区域图，并基于区域生长算法对所述局部区域图进行分割，提取可通行区域和障碍物区域，包括： 确定滑动窗口的尺寸参数，所述尺寸参数包括窗口的长度、宽度和高度，基于机器人的尺寸和运动特性动态调整滑动窗口的尺寸； 将滑动窗口在所述初始环境信息的三维空间中进行移动，提取每个窗口内的点云数据，对所述点云数据进行降采样处理，生成局部点云子集； 基于所述局部点云子集构建八叉树结构，计算每个体素的占用概率，生成概率地图，其中，所述概率地图中的每个体素包含占用概率值和不确定性度量； 对所述概率地图应用区域生长算法，基于体素间的法向量相似度和空间连续性进行聚类，将点云划分为不同的区域，对每个聚类区域进行特征提取，计算区域的几何特征参数，包括平面度、曲率和表面粗糙度，基于所述几何特征参数识别初始障碍物区域和初始可通行区域； 对识别出的所述初始障碍物区域和初始可通行区域进行边界处理，通过膨胀和腐蚀操作优化区域边界，生成最终包含障碍物区域和可通行区域的局部区域图，所述局部区域图包含障碍物区域的位置、大小和形状信息以及可通行区域的连通性信息； 结合所述机器人初始姿态信息、可通行区域和障碍物区域，以最小损耗为约束，在所述局部区域图上规划初始行进路径，生成包含位置和姿态信息的行进序列，包括： 建立路径规划代价函数，所述代价函数包含距离代价、能量损耗代价、姿态调整代价和安全裕度代价，其中，所述能量损耗代价基于机器人运动学模型和地形特征计算，所述姿态调整代价基于机器人关节角度变化量计算； 在所述局部区域图的可通行区域内定义初始节点和目标节点，所述初始节点包含机器人的初始位置坐标和姿态角度，所述目标节点包含任务目标的位置坐标和期望姿态； 采用A*算法在所述局部区域图上搜索最优路径，在搜索过程中，基于所述代价函数计算每个候选节点的总代价，选择总代价最小的节点作为扩展节点； 对搜索得到的初始路径进行平滑处理，采用B样条曲线对路径点进行插值，生成连续平滑的路径曲线，并基于路径曲线预设与障碍物的安全距离； 将平滑后的路径曲线离散化为包含多个节点的行进序列，为每个节点分配目标位置坐标、期望姿态角度和到达时间戳，其中，所述期望姿态角度基于路径曲率和地形特征计算，所述到达时间戳基于机器人的运动速度和加速度约束确定； 对所述行进序列进行可行性验证，检查每个节点的姿态角度是否在机器人关节的运动范围内，以及相邻节点间的运动是否满足机器人的动力学约束，对不可行的节点进行修正或重新规划，获得最终行进序列。

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