元の名称記録: 深圳美丽魔方机器人有限公司

本发明涉及机器人控制技术领域，公开了一种基于分层策略的控制方法、装置、设备及介质，包括：获取示教数据，示教数据包括末端执行器位姿、接触力数据、从末端执行器视角获取的内部视觉图像以及从外部视觉图像获取的外部视觉图像，生成联合观测特征向量，将联合观测特征向量输入慢速策略网络生成潜在动作向量，将接触力数据的触觉感知特征与潜在动作向量输入快速策略网络生成动作控制指令，根据动作控制指令控制末端执行器运动。本发明通过结合视觉图像、力觉数据与末端执行器位姿等多模态信息，形成联合观测特征输入至分层策略网络并动态生成控制指令，使末端执行器运动能够实时兼顾图像与接触力，提升末端执行器控制的稳定性与操作灵活性。

本发明涉及机器人控制技术领域，公开了一种视觉动作联合建模与预测方法、装置、设备及介质，包括：构建统一输入数据集合，对视觉图像和动作状态向量进行预处理与时间对齐生成标准化输入数据；将视觉图像输入视觉骨干网络得到视觉特征序列；将视觉特征序列送入时序建模模块生成融合时序上下文的特征表示；将融合时序上下文的特征表示输入动作预测分支生成动作预测向量；基于动作预测向量与示范标注生成训练损失项集合并联合更新模型，得到优化模型；基于优化模型构建对照模型并生成评估记录；基于评估记录确定优化配置并更新优化模型。本发明通过统一感知与预测并结合动态优化，提升精度和效率，增强复杂环境下的自主操作能力。

本发明涉及机器人控制技术领域，公开了一种基于主从协同的控制方法、装置、设备及介质，包括：采集空间位姿、接触力和双视角图像，构建多模态示范数据集；执行时间对齐与归一化形成标准化输入序列；经动作模态编码网络、力学模态编码网络和视觉编码网络提取动作特征、力特征和视觉特征；融合形成多模态张量序列并输入Transformer解码器生成联合时序表征；将联合时序表征经动作预测器输出训练动作预测向量，结合专家示范标注构建监督损失函数更新各网络，得到优化控制模型；基于优化控制模型处理实时输入控制驱动执行机构。本发明通过多模态感知与时序建模训练优化控制模型，在部署中生成关节控制指令，实现复杂交互任务的稳定执行。

本发明涉及锁定解锁机构领域，尤其涉及一种双侧快速锁定解锁机构。包括外壳，所述外壳的上表面安装有连接盖，所述外壳的内壁安装有底座，所述底座的内壁开设有按键滑槽，所述按键滑槽的内壁滑动连接有按键本体，所述底座的内壁分别开设有第一锁舌滑槽和第二锁舌滑槽，第一锁舌滑槽的内壁滑动连接有第一锁舌本体，第二锁舌的内壁滑动连接有第二锁舌本体，所述底座的内部安装有橡胶软体，所述底座的内部安装有销。本发明提供的一种双侧快速锁定解锁机构具有快速锁定或者解锁机构中繁杂的锁定或者解锁操作及锁定后的稳定性，简化锁定或者解锁机构的结构及空间布局，为机器人部件小型化、轻量化提供便捷、有效快速锁定或者解锁机构的优点。

本发明涉及机器人视觉感知与动作控制技术领域，公开了一种基于物理参照的动作控制方法、装置、设备及介质，包括：获取指令信息、多视角图像和活动组件位姿信息；根据指令信息处理多视角图像生成目标分割信息；生成尺度归一化点云与模型估算基线；确定物理参照基线并生成尺度校准因子；利用尺度校准因子将尺度归一化点云转换为物理空间点云；结合目标分割信息提取目标对象相对于活动组件的三维相对位置；基于多模态输入生成动作指令。本发明通过物理参照基线校准，实现点云的物理尺度对齐，使视觉重建结果具备真实空间意义，并生成精确动作指令，提高机器人空间理解与操作精度。

本发明公开了一种基于多视角点云三维重建方法及系统，一种基于多视角点云三维重建方法数据处理流程包括：时空同步、基于变换损失与旋转一致性的多源配准、Li‑CoFiNet神经重建、光流引导的动态一致性优化，以及全流程可视化交互。本发明具有高精度动态重建，具有布局稳定、融合精准、动态处理能力强、结果可追溯与可交互的优点。

本发明公开了一种基于摄像头的人体三维重建方法及系统，一种基于摄像头的人体三维重建方法，包括：通过采集手术场景多源数据并生成时空关联数据集并进行处理，输出拼接完成的全景图像及六张虚拟视角平面图像；对六张虚拟视角平面图像、时空关联数据集及双鱼眼相机的内外参进行处理，输出最优视角组合及最优视角组合对应的最优视角图像；最终生成连续完整的人体三维点云模型并进行处理，输出协同控制指令与持续更新点云。具有数据协同消除盲区，重建精准控制效果好的优点。