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龙图腾网获悉人工智能与数字经济广东省实验室(深圳)申请的专利一种基于视觉语言动作模型的机器人控制方法、系统、终端及存储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：CN121696998B 。

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：202610219615.6，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于视觉语言动作模型的机器人控制方法、系统、终端及存储介质是由尹东富;张锦权;田甄;杨润;颜钰峰设计研发完成，并于2026-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉语言动作模型的机器人控制方法、系统、终端及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视觉语言动作模型的机器人控制方法、系统、终端及存储介质，所述方法包括：获取机器人的视觉图像和任务指令，根据视觉图像和任务指令在预训练视觉语言模型中进行风险评估，得到环境风险识别结果；获取深度图像和相机内参矩阵，若环境风险识别结果为高风险场景时，则根据深度图像和相机内参矩阵对候选障碍物集合进行三维重建与几何融合，得到目标安全几何边界；根据视觉图像和任务指令生成名义动作，若环境风险识别结果为高风险场景时，则根据目标安全几何边界对所述名义动作进行修正，得到控制指令，将控制指令发送至机器人控制器执行。本发明基于视觉与指令评估风险，对机器人修正动作实现对机器人动作的高效执行与控制。

本发明授权一种基于视觉语言动作模型的机器人控制方法、系统、终端及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉语言动作模型的机器人控制方法，其特征在于，所述基于视觉语言动作模型的机器人控制方法包括： 获取机器人的视觉图像和任务指令，根据所述视觉图像和所述任务指令在预训练视觉语言模型中进行风险评估，得到环境风险识别结果； 获取深度图像和相机内参矩阵，若所述环境风险识别结果为高风险场景时，则根据所述深度图像和所述相机内参矩阵对候选障碍物集合进行三维重建与几何融合，得到目标安全几何边界； 根据所述视觉图像和所述任务指令生成名义动作，若所述环境风险识别结果为高风险场景时，则根据所述目标安全几何边界对所述名义动作进行修正，得到控制指令，若所述环境风险识别结果为低风险场景时，则根据所述名义动作确定控制指令，将所述控制指令发送至机器人控制器执行； 所述获取深度图像和相机内参矩阵，若所述环境风险识别结果为高风险场景时，则根据所述深度图像和所述相机内参矩阵对候选障碍物集合进行三维重建与几何融合，得到目标安全几何边界，具体包括： 若所述环境风险识别结果为高风险场景时，则对所述候选障碍物集合进行位置提取，得到多个空间定位点； 获取所述候选障碍物集合的深度图像和相机内参矩阵，根据所述深度图像和所述相机内参矩阵对所有所述空间定位点进行转换，三维点云集合； 对所述三维点云集合进行离群点去除处理和空间直通滤波处理，得到观测点云； 根据所述观测点云对所述候选障碍物集合进行三维重建与几何融合，得到目标安全几何边界； 所述根据所述观测点云对所述候选障碍物集合进行三维重建与几何融合，得到目标安全几何边界，具体包括： 获取预构建语义几何共性库的标准几何形状参数； 根据所述观测点云和所述标准几何形状参数对所述候选障碍物集合进行几何约束，得到初始安全几何边界： ； ； 其中，表示观测形状矩阵，表示观测形状中心，表示观测点云集合，表示观测点云中的点，表示矩阵的行列式，表示转置； 获取置信度因子，根据所述置信度因子和所述观测点云对所述初始安全几何边界进行加权融合，得到目标安全几何边界。

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人工智能与数字经济广东省实验室(深圳)，其通讯地址为：518107 广东省深圳市光明区玉塘街道科润大厦；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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