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龙图腾网获悉浙江大学长三角智慧绿洲创新中心;浙江中扬立库技术有限公司申请的专利一种基于滑动窗口自注意力机制的机器人动态抓取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：CN119858156B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202411937216.0，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于滑动窗口自注意力机制的机器人动态抓取方法是由胡伟飞;焦清;陈新安;王开胜;唐宁;张桐舟;赵峰;方健豪;鄢继铨设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于滑动窗口自注意力机制的机器人动态抓取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于滑动窗口自注意力机制的机器人动态抓取方法，该方法先安装相机，基于手眼标定技术计算相机与机械臂坐标系间的转换矩阵；采用仿射变换对静态数据集进行处理，以生成具有速度信息的抓取动态数据集；然后构建基于滑动窗口多头自注意力机制的动态抓取网络模型，并设计同时考虑物体运动速度和抓取姿态的损失函数优化模型；最后将训练好的模型部署到机器人抓取环境中，设计基于位置的视觉伺服抓取控制方案，实现机械臂末端执行器对待抓取物体的跟随移动以及抓取动作。本发明的机器人动态抓取方法，能够基于相机采集到的一组连续单通道深度图像快速准确地预测出物体抓取姿态和运动速度，解决了复杂动态环境下通用物体的抓取问题。

本发明授权一种基于滑动窗口自注意力机制的机器人动态抓取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于滑动窗口自注意力机制的机器人动态抓取方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1：安装相机和机械臂，依据手眼标定技术计算相机坐标系与机械臂坐标系之间的转换矩阵； 步骤S2：基于仿射变换对抓取静态数据集进行预处理，以生成具有速度信息的抓取动态数据集； 步骤S3：构建基于滑动窗口多头自注意力机制的动态抓取网络模型，并设计同时考虑物体运动速度和抓取姿态的损失函数，完成网络模型权重训练；所述构建基于滑动窗口多头自注意力机制的动态抓取网络模型，具体为：该动态抓取网络模型是参考了Swin-Transformer模型，由若干个块结构堆叠而成；每个块结构通过两次残差模块进行滑动窗口多头注意力机制层和卷积层的连接，其中滑动窗口大小固定为3×3，卷积核大小为1×1，用于全连接层；块与块之间加入2×2的下采样阶段，将图像宽和高变为原来的一半，通道变为原来的二倍； 步骤S4：将训练好的模型部署到机器人抓取环境中，以连续拍摄得到的一组深度图像作为输入，输出最佳抓取姿态以及物体运动速度； 步骤S5：设计基于位置的视觉伺服抓取控制方案，实现机械臂末端执行器对待抓取物体的跟随移动，当抓取高度小于设定阈值时执行运动物体的抓取动作。

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