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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)申请的专利基于语义嵌入和注意力双一致性的机器人控制方法、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：CN121696992B 。

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：202610211734.7，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于语义嵌入和注意力双一致性的机器人控制方法、系统、终端及存储介质是由尹东富;张锦权;冷健;杨润;董君心;林钊设计研发完成，并于2026-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于语义嵌入和注意力双一致性的机器人控制方法、系统、终端及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及智能控制技术领域，公开了基于语义嵌入和注意力双一致性的机器人控制方法、系统、终端及存储介质，所述方法包括：获取目标机器人的动作序列；根据动作序列分析出真实多模态语义表征、真实注意力分布、模拟多模态语义表征和模拟注意力分布，并以此构建损失函数，以对所述视觉‑语言‑动作模型中的学生分支进行训练；将测试受扰图像和测试语言指令输入到已训练的学生分支，输出控制目标机器人的控制指令。本发明通过注意力一致性与补丁抑制的显式约束，使跨模态注意力从补丁区域回聚到任务相关真实目标区域，降低对抗补丁对模型关注逻辑的干扰，采用轻量化微调策略显著提升模型鲁棒性，提高了任务执行的成功率。

本发明授权基于语义嵌入和注意力双一致性的机器人控制方法、系统、终端及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于语义嵌入和注意力双一致性的机器人控制方法，其特征在于，所述基于语义嵌入和注意力双一致性的机器人控制方法包括： 获取用户输入的自然语言指令，并获取目标机器人基于所述自然语言指令采集的多个观测图像； 构建视觉-语言-动作模型，将所有所述观测图像和所述自然语言指令输入到所述视觉-语言-动作模型，输出真实多模态高维表征、真实注意力概率矩阵、模拟多模态高维表征和模拟注意力概率矩阵； 所述构建视觉-语言-动作模型，将所有所述观测图像和所述自然语言指令输入到所述视觉-语言-动作模型，输出真实多模态高维表征、真实注意力概率矩阵、模拟多模态高维表征和模拟注意力概率矩阵，具体包括： 构建由教师分支和学生分支并行的视觉-语言-动作模型，将所有所述观测图像和所述自然语言指令输入到所述教师分支，输出真实多模态高维表征和真实注意力概率矩阵； 对所有所述观测图像进行补丁处理后输入到所述学生分支，输出模拟多模态高维表征和模拟注意力概率矩阵； 利用所述真实多模态高维表征和所述模拟多模态高维表征构建语义一致性损失函数，利用所述真实注意力概率矩阵和所述模拟注意力概率矩阵构建注意力一致性损失函数； 根据所述语义一致性损失函数和所述注意力一致性损失函数对所述视觉-语言-动作模型中的学生分支进行训练，并将测试受扰图像和测试语言指令输入到已训练的学生分支，输出控制指令以控制所述目标机器人。

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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