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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种形变-视角动态耦合的机器人视点智能规划方法与系统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：CN121625170B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202610156397.6，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种形变-视角动态耦合的机器人视点智能规划方法与系统是由张辉;李智勇;孔令钊;李康;钟富强;缪慧司;赵佳浩;王耀南设计研发完成，并于2026-02-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种形变-视角动态耦合的机器人视点智能规划方法与系统在说明书摘要公布了：一种形变‑视角动态耦合的机器人视点智能规划方法与系统，方法包括：构建形变‑视角映射模型并进行训练；构建时空图卷积网络并进行训练；构建多目标分层解耦优化网络，将实际中的多模态信息输入到训练后的形变‑视角映射模型中，生成覆盖度预测值，依据形变补偿层生成补偿后的视角；运动优化层利用深度强化学习策略网络并结合自适应重要性采样策略，对补偿后的视角进行筛选，生成筛选后的候选视点集；依据训练后的时空图卷积网络生成时空安全走廊，依据安全约束层对筛选后的候选视点集进行碰撞风险评分，构建多目标适应度函数并求解，得到最优视点集。本发明适用于高精度视觉检测场景，显著提升了机器人视点规划的实时性与鲁棒性。

本发明授权一种形变-视角动态耦合的机器人视点智能规划方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种形变-视角动态耦合的机器人视点智能规划方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、采集多模态信息，多模态信息包括三维形变梯度张量、视场覆盖真值、环境参数向量和对应的最优观测姿态； S2、构建形变-视角映射模型，形变-视角映射模型包括依次连接的多模态输入层、残差特征提取模块、多头注意力机制层以及视角预测输出层；利用多模态数据对形变-视角映射模型进行训练； S3、获取多模态感知数据，并构建时空图卷积网络，利用多模态感知数据对时空图卷积网络进行训练； S4、构建多目标分层解耦优化网络，多目标分层解耦优化网络包括依次连接的形变补偿层、运动优化层和安全约束层；将训练后的形变-视角映射模型、训练后的时空图卷积网络以及多目标分层解耦优化网络部署到机器人系统上； S5、对现实三维场景进行扫描，得到扫描点云模型，并在扫描点云模型中提取出表面体素特征，将实际中的多模态信息输入到训练后的形变-视角映射模型中，生成覆盖度预测值，然后与表面体素特征一起输入到形变补偿层中，生成补偿后的视角；运动优化层利用深度强化学习策略网络并结合自适应重要性采样策略，对补偿后的视角进行筛选，生成筛选后的候选视点集；依据训练后的时空图卷积网络生成时空安全走廊，将时空安全走廊输入到安全约束层中，对筛选后的候选视点集进行碰撞风险评分，输出安全可行的视点子集，利用视点子集构建多目标适应度函数并求解，筛选出帕累托最优视点集； S6、结合帕累托最优视点集输出满足要求的最优末端位姿参数，依据最优末端位姿参数将机器人系统调整到指定的视角。

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