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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于仿人机器人具身感知的物体三维信息重构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：CN119338981B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411294059.6，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种基于仿人机器人具身感知的物体三维信息重构方法是由岳继光;栾锋;周艳敏;胡嘉睿;程斌;何斌设计研发完成，并于2024-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于仿人机器人具身感知的物体三维信息重构方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于仿人机器人具身感知的物体三维信息重构方法，包括：步骤1、获取仿人机器人具身采集的单视角深度图像，进行预处理，得到物体的单视角三维点云，作为初始物体表面点云；步骤2、将初始物体表面点云输入视触融合物体重建网络中，得到初始物体形状估计结果；步骤3、采用双臂主动触觉探索策略对物体进行主动探索，得到触觉数据和进一步细化的物体表面点云，并将进一步细化的物体表面点云加入初始物体形状估计结果中，与触觉数据共同输入视触融合物体重建网络中进行进一步的物体重建，得到进一步细化的物体形状估计结果，重复执行步骤3，直至重建结束。与现有技术相比，本发明具有在复杂场景中机器人单视角情况下实现物体的精细化形状重建等优点。

本发明授权一种基于仿人机器人具身感知的物体三维信息重构方法在权利要求书中公布了：1.一种基于仿人机器人具身感知的物体三维信息重构方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、获取仿人机器人具身采集的单视角深度图像，进行预处理，得到物体的单视角三维点云，作为初始物体表面点云； 步骤2、将所述初始物体表面点云输入视触融合物体重建网络中，得到初始物体形状估计结果； 步骤3、基于所述初始物体形状估计结果，采用双臂主动触觉探索策略对物体进行主动探索，得到触觉数据和进一步细化的物体表面点云，并将进一步细化的物体表面点云加入初始物体形状估计结果中，与所述触觉数据共同输入步骤2中的视触融合物体重建网络中进行进一步的物体重建，得到进一步细化的物体形状估计结果，重复执行步骤3，直至重建结束； 所述视触融合物体重建网络包括点云通道编码器、触觉通道编码器、融合模块和基于自注意力的解码器，所述点云通道编码器用于提取点云特征，所述触觉通道编码器用于提取触觉特征，所述融合模块用于将所述点云特征和触觉特征进行融合，得到点-触觉融合特征，所述基于自注意力的解码器用于对所述点-触觉融合特征进行解码，实现物体形状估计； 步骤2中，所述得到初始物体形状估计结果的步骤包括： 将所述初始物体表面点云输入点云通道编码器中，提取点云特征； 将所述点云特征输入所述基于自注意力的解码器中进行解码，得到初始物体形状估计结果； 步骤3中，所述视触融合物体重建网络的执行步骤包括： 将所述进一步细化的物体表面点云输入点云通道编码器中，提取点云特征； 将所述触觉数据输入触觉通道编码器中，提取触觉特征； 将所述点云特征和触觉特征进行拼接，输入所述融合模块中，得到点-触觉融合特征； 将所述点-触觉融合特征输入所述基于自注意力的解码器中进行解码，得到进一步细化的物体形状估计结果； 所述采用双臂主动触觉探索策略对物体进行主动探索的步骤包括： 根据物体形状估计结果，计算物体表面距离最远的两个点的距离，并与设定的能力风险因子δ进行比较，若最远距离大于δ，确定采用双臂模式，否则确定采用单臂模式； 根据确定的模式，在触觉探索设计准则下进行主动探索，得到探索位置，产生触觉数据； 基于所述触觉数据，采用位置标定网络，得到进一步细化的物体表面点云； 所述设计准则包括曲率准则和安全准则，所述曲率准则表示为： 式中，U1·为曲率准则，pi、pj为点i和j，λ为Kcur的特征值，Kcur为曲率协方差矩阵，其中曲率协方差根据距离当前点云邻近的n个点云进行计算，单臂模式时只计算一个点的曲率； 安全准则表示为： U2pi,pj＝dpi,pj+zi+zj 式中，U2·为安全准则，pi、pj为点i和j，d·为第一项，表示双臂模式下要探索的两个点之间的距离，zi+zj为第二项，表示离地距离，zi、zj分别为点i和j的离地高度，单臂模式下只计算第二项。

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