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龙图腾网获悉佛山智能装备技术研究院申请的专利一种基于扩散模型的机器人操控方法、装置、系统及介质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：CN120828424B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202511333352.3，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于扩散模型的机器人操控方法、装置、系统及介质是由吴凡;黄石峰;高萌;周星;冼耀琪;王硕;续彦睿;朱志红设计研发完成，并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于扩散模型的机器人操控方法、装置、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，具体为一种基于扩散模型的机器人操控方法、装置、系统及介质，方法包括：采集人手示教过程中的食指末端位置信息以及柔性线形物体的状态信息，构建训练样本；采用扩散模型对训练样本进行训练，通过训练扩散模型中的噪声预测网络学习从高噪声状态到清晰目标状态的映射，得到训练好的扩散模型；所述扩散模型的训练过程包括前向加噪和逆向去噪；采集柔性线形物体状态与机械臂末端位置，构建当前观测环境，将当前观测环境输入至训练好的扩散模型中，生成目标动作序列，基于目标动作序列控制机械臂执行操控动作；本发明能够提高机器人对柔性线形物体操控的准确性和实时性。

本发明授权一种基于扩散模型的机器人操控方法、装置、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型的机器人操控方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 采集人手示教过程中的食指末端位置信息以及柔性线形物体的状态信息，构建训练样本；具体包括：获取人手示教过程中的视频图像，基于视觉算法对视频图像中的柔性线形物体进行状态建模，通过骨架提取算法获取柔性线形物体的中心线，按照预设的间隔在中心线上均匀选取多个采样点，将采样点作为有序点序列的候选节点；采用高斯混合模型将每个候选节点视为一个高斯分布的质心，通过期望最大化算法对候选节点的位置进行迭代调整，使得候选节点贴合柔性线形物体的实际形状；对每个候选节点进行平滑处理，得到表征柔性线形物体曲线形状的有序点序列； 采用扩散模型对训练样本进行训练，通过训练扩散模型中的噪声预测网络学习从高噪声状态到清晰目标状态的映射，得到训练好的扩散模型；所述扩散模型的训练过程包括前向加噪和逆向去噪； 采集柔性线形物体状态与机械臂末端位置，构建当前观测环境，将当前观测环境输入至训练好的扩散模型中，生成目标动作序列，基于目标动作序列控制机械臂执行操控动作。

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