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龙图腾网获悉南京天创智能科技股份有限公司申请的专利一种防爆人形机器人5G跨域低时延远程控制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：CN121199998B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202511432150.4，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种防爆人形机器人5G跨域低时延远程控制系统及方法是由闵济海;刘爽;王杰;杨家帅;费科设计研发完成，并于2025-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种防爆人形机器人5G跨域低时延远程控制系统及方法在说明书摘要公布了：本发明属于机器人远程控制技术领域，具体涉及一种防爆人形机器人5G跨域低时延远程控制系统及方法。该系统包括主端遥操作智能座舱和从端远程防爆人形机器人，两者通过5G网络进行信息交互；系统将视频流通过H.264编码和WebRTC协议传输，传感器数据通过JSON打包，并对人形控制与底盘控制信息进行独立处理。本发明能够实现精确的远程力反馈和控制，人形控制时延在100ms内，底盘控制时延在150ms内，有效解决了远程跨域控制的稳定性与时延问题，保障了操作员在危险作业环境中的人身安全。

本发明授权一种防爆人形机器人5G跨域低时延远程控制系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种防爆人形机器人5G跨域低时延远程控制系统，其特征在于，包括： 主端遥操作智能座舱，用于操作员远程发送控制指令并接收反馈信息； 从端远程防爆人形机器人，包括移动底盘和人形机器人，用于执行所述主端遥操作智能座舱发送的控制指令并反馈信息； 基于5G网络的通信系统，用于建立所述主端遥操作智能座舱与从端远程防爆人形机器人之间的5G通信通道以进行控制指令和反馈信息的传输； 其中，所述人形机器人与所述移动底盘在硬件上采用分离式架构，且各自的控制指令和反馈信息采用独立的5G通信通道进行传输；所述通信系统采用协议优化和基于机器学习的抗弱网算法，所述协议优化包括采用基于UDP的自定义轻量化协议以替代TCP，在应用层为关键数据实现基于序列号和选择性确认的重传机制，采用ROHC算法对IPUDP包头进行压缩，以及在应用层数据包中嵌入CRC32校验码进行端到端校验；所述抗弱网算法通过机器学习算法预测网络拥塞和信道状态，动态调整调制方式、功率和频段； 所述主端遥操作智能座舱包括：座椅，供操作员坐立操作；远程遥操装置，用于控制所述从端远程防爆人形机器人的上肢动作；驾驶控制装置，用于控制所述移动底盘的移动和转向；显示器，用于实时显示从端远程防爆人形机器人传输的环境信息和机器人状态；主端智能终端，用于数据处理；主端5G路由器，用于与从端智能终端进行5G通信； 所述从端远程防爆人形机器人包括：具备全向移动能力的四轮驱动轮式移动底盘；人形机器人，具备人形主体、人形双臂以及安装于双臂末端的末端夹爪；传感器组件，包括安装于所述末端夹爪处的六维力传感器、激光雷达、IMU惯性测量单元和基于轮式编码器的里程计；多个摄像头，安装在所述人形主体和人形双臂处；从端智能终端，包括人形机器人智能终端和移动底盘智能终端；5G通信模块，包括从端5G路由器和5G模块，其中，从端5G路由器用于人形机器人智能终端与主端智能终端的5G通信，5G模块用于移动底盘智能终端与主端智能终端的5G通信； 所述主端智能终端响应所述驾驶控制装置的操作，将控制指令转换为线速度和角速度信息，并通过5G通信通道传输至所述移动底盘智能终端以控制所述移动底盘的移动和转向；同时，所述主端智能终端获取所述远程遥操装置的关节电机位置力矩及夹爪控制信息，并通过5G通信通道传输至所述人形机器人智能终端，以驱动所述人形双臂和末端夹爪实现同步运动； 所述人形机器人智能终端实时获取安装在所述末端夹爪处的六维力传感器采集的力和力矩信息，经低通滤波处理后，通过双边控制算法结合状态观测器和前馈动态补偿抵消传输延迟及动力学干扰，通过5G通信通道将力反馈结果传输至所述主端智能终端，并由所述远程遥操装置向操作员提供力反馈感受，以实现主从力反馈闭环操作； 所述双边控制算法包括：通过前向通道将主端位姿作为从端期望位姿，通过反向通道将从端测得的力作为主端反馈力，并采用逆向运动学算法进行模型逆解； 所述逆向运动学算法采用的阻抗模型为：， 其中，为期望力，、、分别为期望的惯性矩阵、阻尼矩阵、刚度矩阵，、、分别为位置误差、速度误差、加速度误差；通过调节阻抗模型中的阻尼矩阵和刚度矩阵，使从端人形机器人呈现不同的柔顺特性，以处理主从端间的动力学模型差异； 所述状态观测器采用龙贝格观测器，其数学模型为： ， 其中是估计的状态向量，是估计状态的导数，A、B、C分别是系统矩阵、输入矩阵、输出矩阵，是延迟的控制输入，是延迟的测量输出，L是观测器增益矩阵； 所述前馈动态补偿的补偿项计算公式为，其中，是前馈补偿扭矩，是关节位置向量，是关节速度向量，、是期望的关节加速度和速度，是惯性矩阵，是科里奥利和离心力矩阵，是重力向量，计算得到的补偿项用于补偿包括人形机器人自身的惯性力、重力、科里奥利力和离心力在内的动力学效应。

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