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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利位于人形机器人关节的感知系统及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：CN119077798B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411252250.4，技术领域涉及：B25J19/02；该发明授权位于人形机器人关节的感知系统及方法是由向馗;范宇航设计研发完成，并于2024-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本位于人形机器人关节的感知系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种位于人形机器人关节的感知系统及方法，属于人形机器人技术领域，系统包括人形机器人四肢及关节、相机、处理器和标定板，所述关节包括肩关节、肘关节、腕关节以及末端执行器，和或髋关节、膝关节、踝关节以及末端执行器；相机由一个双目相机模块和一个TOF模块组成，相机和处理器位于人形机器人关节上，处理器标定位置、处理相机获取的数据并输出控制指令控制末端执行器。本发明可以实现更广泛范围的环境感知，关节上的相机可以随着关节的运动自由调整视角和方向，从而实现更灵活的环境感知和操作；集成相机数据处理与电机控制，减少了传感器到控制器之间的通信延迟，提高了系统的响应速度和处理效率。

本发明授权位于人形机器人关节的感知系统及方法在权利要求书中公布了：1.通过位于人形机器人关节的感知系统感知的方法，其特征在于，所述感知系统包括人形机器人四肢及关节、相机、处理器和标定板，所述关节包括肩关节、肘关节、腕关节以及末端执行器，和或髋关节、膝关节、踝关节以及末端执行器；相机由一个双目相机模块和一个TOF模块组成，相机和处理器位于人形机器人关节上，处理器标定位置、处理相机获取的数据并输出控制指令控制末端执行器； 所述方法包括以下步骤： S1基于相机获取的双目视差图和TOF深度图像，进行深度信息融合，获取融合深度图像； S2基于相机、人形机器人四肢安装位置和标定板进行位置标定，获取相机坐标系到机械臂末端执行器的坐标转换矩阵； S3基于机器人的正运动学，获取末端执行器到末端执行器所在肢体关节之间的转换矩阵； S4基于相机坐标系到机械臂末端执行器的坐标转换矩阵，以及末端执行器到末端执行器所在肢体关节之间的转换矩阵，将相机坐标系下的坐标转换为末端执行器坐标系下的坐标以及肢体关节坐标系下的坐标，获取环境的物体距离信息，实现机器人的粗定位和聚焦功能； 步骤S1根据基于能量最小化的优化融合算法对所述双目视差图和所述TOF深度图像进行深度信息融合，获取目标深度图像能量函数，所述目标深度图像能量函数包括： , 其中，D是深度图像，Edata表示数据项，Esmooth表示平滑项，λ1表示数据项的权重，λ2表示平滑项的权重，u,v表示像素点坐标，ωu,v表示像素权重，Dsu,v表示双目视差图，DTu,v表示TOF深度图，N表示相邻像素的邻域，表示深度图像中像素u,v处的梯度； 所述基于能量最小化的优化融合算法包括： ， 其中，表示融合深度图像； 步骤S2基于相机、人形机器人四肢安装位置和标定板进行位置标定，获取相机坐标系到末端执行器的坐标转换矩阵的公式为： ， 式中，和分别为相机和末端执行器从位置1移动到位置2之间相对运动的坐标变换矩阵，为末端执行器与相机之间所需的坐标变换矩阵。

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