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龙图腾网获悉杭州龙芯智能科技有限公司申请的专利融合多模态数据和强化学习的工业机器人安全协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：CN120941418B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202511475766.X，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权融合多模态数据和强化学习的工业机器人安全协作方法是由潘磊;施建明;陈浩然;陈超;赵胤设计研发完成，并于2025-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合多模态数据和强化学习的工业机器人安全协作方法在说明书摘要公布了：本申请提供了融合多模态数据和强化学习的工业机器人安全协作方法，属于工业机器人技术领域。该方法通过深度相机、RGB相机、力矩传感器和拾音器四种传感器，采集工业机器人工作环境中的多模态数据；对采集到的多模态数据进行预处理，包括序列数据的窗口划分和步幅设定、去噪、归一化、特征提取操作，以及图像数据的缩放，使其适合输入到深度学习模型中；改进ViT架构构建多模态融合模型SaW‑ViT‑Env，并进行训练，SaW‑ViT‑Env中TransformerEncoder输出的分类编码向量作为动态状态，最终输出的概率类别作为奖励的处理依据；基于MLP架构构建Q网络，并结合安全优先的DQN算法进行训练；通过实验验证SaW‑ViT‑Env模型、Q网络和安全优先的DQN算法在复杂人机协作场景下的安全性和效率。

本发明授权融合多模态数据和强化学习的工业机器人安全协作方法在权利要求书中公布了：1.融合多模态数据和强化学习的工业机器人安全协作方法，其特征在于，所述方法包括： 通过深度相机、RGB相机、力矩传感器和拾音器四种传感器，采集工业机器人工作环境中的多模态数据； 对采集到的所述多模态数据进行预处理，包括序列数据的窗口划分和步幅设定、去噪、归一化、特征提取操作，以及图像数据的缩放，使其适合输入到深度学习模型中； 改进ViT架构构建多模态融合模型SaW-ViT-Env，并进行训练，所述SaW-ViT-Env中TransformerEncoder输出的分类编码向量作为动态状态，最终输出的概率类别作为奖励的处理依据； 基于MLP架构构建Q网络，并结合安全优先的DQN算法进行训练； 通过实验验证所述SaW-ViT-Env模型、所述Q网络和所述安全优先的DQN算法在复杂人机协作场景下的安全性和效率。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州龙芯智能科技有限公司，其通讯地址为：311121 浙江省杭州市余杭区良渚街道东莲村8组木桥头36号五层508室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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