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龙图腾网恭喜甘肃根目录网络科技有限公司申请的专利基于多模态大模型的机器人控制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：CN119681909B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202510206165.2，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于多模态大模型的机器人控制法是由曹卓昊设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态大模型的机器人控制法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多模态大模型的机器人控制法，涉及机器人控制技术领域，包括以下步骤：步骤一：通过安装多模态传感器组实时采集机器人的感知数据，构建机器人自身的姿态三维模型以实时获取多模态传感器组的姿态变化数据；本发明通过安装多模态传感器组以实时采集机器人的感知数据，并构建姿态三维模型，处理环境视频、音频、接触状态和姿态变化数据，通过长短期记忆网络动态更新隐藏状态和记忆状态，以生成可预测的机器人行为策略，采用动态进化算法优化行为策略的调整量，实现最优行为策略的演化，根据即时奖励更新机器人行为策略的Q值，形成反馈循环，帮助机器人实时调整并优化其行为策略。

本发明授权基于多模态大模型的机器人控制法在权利要求书中公布了：1.基于多模态大模型的机器人控制法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：通过安装多模态传感器组实时采集机器人的感知数据，构建机器人自身的姿态三维模型以实时获取多模态传感器组的姿态变化数据，其中感知数据具体包括环境视频数据、环境音频数据、接触状态数据；将RGB摄像头、麦克风阵列以及触觉传感器作为机器人特征点并映射至姿态三维模型，定义机器人特征点的初始位置，根据多模态传感器组的协同定位并调用GPS定位API；步骤二：处理环境视频数据、环境音频数据、接触状态数据以及姿态变化数据，并分别提取对应数据的特征，其中对应数据的特征具体包括环境颜色信息特征、环境对象边缘特征、频谱特征、时序特征以及姿态特征；步骤三：通过长短期记忆网络实时接收和处理环境颜色信息特征、环境对象边缘特征、频谱特征、时序特征以及姿态特征，动态更新隐藏状态和记忆状态以生成可预测的机器人行为策略；步骤四：通过动态进化算法优化机器人行为策略的进化调整量，并基于完成时间、能量消耗和故障次数计算风险评估值，以实现最优行为策略的演化；动态进化算法的具体公式为： ；其中，表示机器人最优的行为策略，表示当前时间步中机器人的行为策略，表示行为策略的进化调整量；计算风险评估值的具体公式为： ；其中，表示行为策略的风险评估值，表示完成时间，表示行为策略的能量消耗，表示行为策略的故障次数，表示完成时间的风险权重，表示能量消耗的风险权重，表示故障次数的风险权重；步骤五：通过创建Q值表并使用ε-greedy策略，根据即时奖励更新机器人采取最优的行为策略的Q值，反馈循环帮助机器人实时调整并优化其行为策略。

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