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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于大语言模型的可变形物体双臂操作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：CN119734280B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510149880.7，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于大语言模型的可变形物体双臂操作方法是由杜浩哲;王越;熊蓉设计研发完成，并于2025-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型的可变形物体双臂操作方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大语言模型的可变形物体双臂操作方法，本发明通过将用户的语言目标指令作为输入。与视觉目标信息相比，语言目标指令能够包含更为丰富的语义信息，提供更全面的上下文支持，且能够支持灵活、多样化的任务表达。此外，语言指令的输入方式更贴近人类自然交互习惯，显著降低操作门槛，提升人机协作的紧密度与效率，还提出了一种创新的三层分层规划方法，涵盖子目标分解、折叠对称轴规划及双臂抓取与放置动作规划，能够有效解决复杂可变形物体的操作任务，实现从高层次任务分解到具体操作动作的层次化规划。同时，可以仅基于最终目标来规划多步骤操作动作，在复杂任务场景下展现出良好的性能和适应性。

本发明授权一种基于大语言模型的可变形物体双臂操作方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的可变形物体双臂操作方法，其特征在于，包括： 获取用户的语言目标指令； 通过大语言模型对语言目标指令进行解析，将其分解为一系列语言子目标； 针对每个语言子目标，循环迭代执行以下步骤，直到完成所有子目标： 获取当前可变形物体图像； 基于可变形物体图像，拟合参数化多边形模型； 基于语言子目标和参数化多边形模型，通过大语言模型计算折叠对称轴； 根据折叠对称轴和当前可变形物体图像，通过神经网络模型计算空间动作图； 根据空间动作图选择最大值点作为第一抓取点； 根据第一抓取点、折叠对称轴和当前可变形物体图像，通过可操作性优化计算第二抓取点； 根据第一抓取点、计算其关于折叠对称轴的对称点为第一放置点； 根据第二抓取点、计算其关于折叠对称轴的对称点为第二放置点； 基于第一抓取点和第一放置点、第二抓取点和第二放置点，执行双臂抓取-放置动作，操作可变形物体； 所述的折叠对称轴的计算，具体包括： 将所述参数化多边形模型转换为文本格式的提示词，所述提示词包括所述可变形物体的几何形状信息；将所述提示词与当前语言子目标输入大语言模型，通过所述大语言模型对所述提示词和语言子目标进行计算，生成一种中间动作表示——折叠对称轴，所述折叠对称轴表示物体进行折叠操作的对称轴线；所述折叠对称轴作为后续步骤的输入，用于后续抓取点与放置点的计算； 所述的可操作性优化通过最大化四边形面积和点到折叠对称轴的距离的加权和，来确定第二个抓取点，具体步骤如下： 计算所述第一抓取点第二抓取点和所述折叠对称轴F的起点f1和终点f2围成的四边形面积S；计算所述第二抓取点到折叠对称轴F的距离d；优化函数为所述四边形面积S和所述距离d的加权和，具体公式如下： 其中Smax是可变形物体的包围框的面积，γ是加权系数，Cimg是从所述可变形物体图像中提取的物体轮廓，约束条件为第二抓取点位于物体轮廓上，并且第二抓取点位于所述折叠对称轴的左侧； 所述的基于可变形物体图像，拟合参数化多边形模型，具体为： 对所述可变形物体图像进行边缘检测，提取物体的轮廓Cimg；提取初始参数化多边形模型轮廓Cpoly；在所述物体轮廓Cimg和所述初始参数化多边形模型轮廓Cpoly上均匀采样，分别获得物体轮廓采样点集Pimg和多边形模型轮廓采样点集Ppoly；计算所述物体轮廓采样点Pimg和所述多边形模型轮廓采样点Ppoly之间的Chamfer距离CDPimg，Ppoly，公式为： CDPimg，Ppoly＝DPimg，Ppoly+DPpoly，Pimg； 利用黑箱优化调整多边形模型的参数使得所述距离CDPimg，Ppoly最小，所拟合得到的参数化多边形模型即为最优模型。

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