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龙图腾网获悉中建八局第一数字科技有限公司申请的专利一种基于多模态融合与动态孪生的塔吊远程控制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：CN121000759B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202511300960.4，技术领域涉及：H04L67/125；该发明授权一种基于多模态融合与动态孪生的塔吊远程控制方法是由乔元亮;陈明超;陈前钟;魏树臣;李凯;刘强;梁彬;吕青苗设计研发完成，并于2025-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态融合与动态孪生的塔吊远程控制方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多模态融合与动态孪生的塔吊远程控制方法，属于建筑施工领域。其技术方案为：该方法通过多模态传感器建模生成虚拟环境模型，并构建个性化交互参数集与通信基线；在此基础上生成执行与回传包反馈至数字孪生体；再结合状态监测传感器形成的多源实时数据集，融合物理模型与联邦学习进行动态风险预测，生成分级干预策略并执行限速、悬停或停止等处置，同时完成数据与指令的防篡改存证。本发明的有益效果为：本发明通过多模态交互个性化、通信链路差异化、轨迹规划智能化、风险预测前瞻化以及存证防篡改化，实现了塔吊远程作业由“被动防护”向“主动预测与智能干预”的转变，整体提升了复杂工况下的作业效率和安全保障水平。

本发明授权一种基于多模态融合与动态孪生的塔吊远程控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态融合与动态孪生的塔吊远程控制方法，其特征在于，包括如下步骤； S1、通过多模态传感器建模生成虚拟环境模型，并构建个性化多模态交互参数集和通信基线；其中：通过多模态传感器采集原始数据并对原始数据进行时间同步与空间标定，进行初步去噪与时空对齐后得到多模态数据集；将所述多模态数据集多源融合生成高精度的点云地图与语义化作业场景，并同步到数字孪生体中形成与实际工地对应的虚拟环境模型；在所述虚拟环境模型中完成手势与语音的灵敏度、阈值和映射关系标定，并结合操作员脑电特征形成个性化多模态交互参数集；基于所述虚拟环境模型和所述个性化多模态交互参数集，对5G、Wi-Fi、数传电台及低速链路进行聚合，结合包复制、前向纠错与QoS预测，按数据流等级完成映射，得到支持差异化数据流的通信基线，且本地快环控制留在边缘且不依赖公网； S2、基于所述虚拟环境模型、个性化多模态交互参数集和通信基线生成执行与回传包； 基于个性化多模态交互参数集执行如下意图融合与权限策略联动： 1依据手势阈位、语音阈位、脑电阈位对手势强度原始量、语音意图原始量、脑电注意稳定性原始量进行归一化，得到归一化的手势强度、语音置信与脑电注意稳定度； 具体的，设为手势强度原始量，由手部关键点位移、握持力度或手臂加速度经标量化得到；为语音意图原始量，由关键词触发的识别置信度或声学能量比得到；为脑电注意稳定性原始量，由功率谱时频特征经指标化得到；在标定过程中，记录各通道个体阈位的下限和上限，手势阈位分别记为和、语音阈位分别记为和、脑电阈位分别记为和，据此得到归一化指标： 其中，，分别表示归一化的手势强度、语音置信与脑电注意稳定度； 2基于所述，按照个体权重并结合脑电对意图增强的放大系数以及环境风险指数，构造融合分数与控制幅度；并以触发阈值进行门控；当时不产生控制叠加，否则输出M叠加到参考轨迹，形成叠加控制指令集； 具体的，定义个体权重，分别表示手势和语音在操作者身上的相对权重；为脑电对意图增强的放大系数；为环境风险指数，由S12的语义场景中障碍、禁入区和限高区域对位姿与轨迹形成的约束距离综合得到；构造简洁的融合分数J与控制幅度M，其中控制幅度M为饱和映射： 其中：为风险抑制系数；为输出形状系数，用于决定响应快慢和饱和程度；触发阈值：当时不产生控制叠加，以实现抗误触，否则输出M叠加到参考轨迹，形成叠加控制指令集； 3生成权限得分A，并引入个性化阈值将A的连续数值映射为离散的权限等级；当时允许高权限操作，当时；系统自动降级为低权限模式； 具体的，定义操作疲劳负荷指数δ，所述操作疲劳负荷指数来源于生理信号或操作时长，取值范围为； 定义权限得分A： 其中：为策略权重； 由于A为连续得分，其数值范围通常位于0至1之间，但仅凭A的连续取值不足以直接确定操作权限等级，因此引入一个个性化阈值ξ，用于将A的连续数值映射为离散的权限等级： 当时，系统判定操作员状态良好，允许高权限操作，所述高权限操作包括提高M上限、加快响应和执行近障作业； 当时，系统自动降级为低权限模式，所述低权限模式包括对M上限进行限制，并执行限速、二次确认或者暂停； 上述参数在“虚拟环境模型”中进行交互式标定，并持久化为个性化多模态交互参数集；任务执行时，可在数字孪生体内随时间滑动更新ε、δ、γ，从而形成在线自适应； S3、基于所述执行与回传包以及通过状态监测传感器采集并预处理形成的多源实时数据集，结合物理模型与联邦学习模型进行动态风险预测，生成分级干预策略并执行受控处置，同时对数据与指令进行防篡改存证，具体的，通过状态监测传感器采集与塔吊相关的状态实时数据，并进行时间对齐与预处理，形成用于动态风险预测的多源实时数据集；基于多源实时数据集，结合物理模型与联邦学习模型进行动态风险预测，当预测到结构异常或载荷风险时，在数字孪生体中执行虚拟预演，推导相应的分级干预策略；依据分级干预策略对塔吊进行受控处置；同时对多源传感数据与控制指令周期性生成哈希并存储至防篡改存证模块，并建立与视频与传感器原始数据的索引绑定，以支持事后取证。

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