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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种基于大模型技术的建筑场景机器人作业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：CN120056106B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202510223278.3，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于大模型技术的建筑场景机器人作业方法是由周绪红;程国忠;曾焱;柯珂;王禄锋设计研发完成，并于2025-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型技术的建筑场景机器人作业方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大模型技术的建筑场景机器人作业方法，涉及智能施工技术领域。本发明至少包括以下步骤：S1：通过筛选机器人基本动作和任务，收集轨迹数据并使用Diffusion模型训练得到机器人指令模型，从而构建底层指令库，优化机器人动作执行；S2：结合BIM信息和行业知识，识别建筑场景中的可作业区域，并通过离散化作业区域和路径规划算法生成具体的作业任务集合。本发明提出基于大模型的任务作业方法，在给定任务后，利用建筑场景的先验信息，将长程任务解耦多个简单子任务，提高任务作业的鲁棒性；同时，本发明无需人为指定机器人的行为逻辑，机器人能根据自身的底层技能，自主推理行为逻辑并完成任务，提高了机器人任务的泛化能力。

本发明授权一种基于大模型技术的建筑场景机器人作业方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型技术的建筑场景机器人作业方法，其特征在于：至少包括以下步骤： S1：通过筛选机器人基本动作和任务，收集轨迹数据并使用Diffusion模型训练得到机器人指令模型，从而构建底层指令库，优化机器人动作执行； 所述S1至少包括以下步骤： 根据实际机器人结构，筛选机器人基本动作和任务，构建机器人底层指令库， 收集并清洗真实或仿真场景中机器臂动作或任务时的轨迹数据，对筛选得到的每个动作或者任务，使用Diffusion模型训练得到机器人指令模型，其中为第i条底层指令，公式如下： 其中，为迭代步，为t时刻k-1次迭代时的机器人动作，为第t时刻机器人的观测，为指令的语言描述，表示期望为0，方差为的高斯分布，为机器人起点和终点位姿，为参数； 机器人指令模型的损失函数为： 其中为的对数梯度，为预测的动作对数梯度； S2：结合BIM信息和行业知识，识别建筑场景中的可作业区域，并通过离散化作业区域和路径规划算法生成具体的作业任务集合； S3：利用大语言模型构建作业思维链； S4：给定任务提示词，利用大语言模型为每个作业任务形成动作指令，利用SimCSE模型在技能库中寻找最相似的技能，并执行技能； 所述S4至少包括以下步骤： 首先机器人利用自身传感器感知环境，确定机器人与作业区域的位置关系； 对每一个动作，根据作业点和作业区域构建几何和动力学函数，修正轨迹的光滑性和动力学安全性； 对每个任务，通过三维传感器得到作业点坐标在作业区域内的坐标，根据与的相对关系，求得在作业区域内的坐标，利用大模型根据作业任务拆解成对应的动作指令集； 对每一个作业指令集中的动作指令，机器人指令模型估计出的动作对数梯度满足： 其中，； 机器人的动作可由下式求出： 其中为参数 S5：对机器人末端轨迹进行修正，确保机器人运动路径的平滑性和安全性，同时遵循执行器的动作约束。

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