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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种基于反馈预训练语言及视觉模型的机器人系统与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：CN119388434B 。

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：202411735524.5，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于反馈预训练语言及视觉模型的机器人系统与方法是由叶峰;林永嘉;赖乙宗设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于反馈预训练语言及视觉模型的机器人系统与方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于反馈预训练语言及视觉模型的机器人系统与方法；S1机器人操作环境的信息感知；S2提示工程Prompt模板设计，将机器人动作基元函数、个人偏好、任务反馈等信息作为Prompt生成输入数据；S3基于输入数据以及环境中的图像信息采用预训练大语言模型以及视觉语言模型获得机器人操作任务的代码、开始的目标掩码图像；S4根据生成的机器人操作任务代码，通过逆运动学求解、机械臂与相机的坐标转换等方法，生成机器人的操作轨迹，执行操作任务；S5机器人执行结束后，将结束后的目标掩码图像输入到任务反馈模型。本发明能够实现机器人完成语言指令所指示的任务目标的同时不需要大量的模型训练过程和数据收集过程，具有操作性强、方便易用的特点。

本发明授权一种基于反馈预训练语言及视觉模型的机器人系统与方法在权利要求书中公布了：1.一种基于反馈预训练语言及视觉模型的机器人操作方法，其特征在于，包括以下步骤： 1）获得人类的实时的自然语言形式的语言指令以及机器人操作环境中的视觉图像信息； 2）设计Prompt模板，包括机器人动作基元库函数、个人偏好、任务反馈等信息；并结合步骤3）所提供的物体信息，生成输入数据； 3）将输入数据输入到预训练语言及视觉模型获得任务开始执行时的目标掩码图以及机器人操作任务的代码以及任务操作步骤；并且与步骤2）进行实时交互，提供环境中物体的信息； 其中机器人操作任务的代码由步骤1）所定义的函数结合大语言模型的代码生成能力所获得；并且所述的目标掩码图与步骤2）获得的操作环境的视觉图像的分辨率相同； 4）根据机器人操作任务代码，机器人生成任务轨迹，机器人执行完代码后获得结束时的目标掩码图； 5）根据结束时的目标掩码图以及开始时的目标掩码图，结合任务信息，判断结束时的目标掩码图是否符合任务要求即是否完成了任务；其中任务信息由步骤3）的预训练语言模型所生成，包含任务理解信息、机器人操作步骤、任务完成时目标物体的位置信息。

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