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龙图腾网获悉阿凡达(湖南)科技有限公司申请的专利基于深度学习的机器人抓取自适应方法及系统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：CN120496054B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510617907.0，技术领域涉及：G06V20/64；该发明授权基于深度学习的机器人抓取自适应方法及系统是由王勇;王卓然设计研发完成，并于2025-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的机器人抓取自适应方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的机器人抓取自适应方法及系统，涉及机器人抓取技术领域，包括：构建机器人所抓取物体的数字孪生模型；总控系统对数字三维模型进行数据处理和分析；控制模块接收总控系统指令，启用紧急抓取选项，控制机器人对异常区域的物体进行自适应抓取；本发明通过数字三维模型的建立，并通过总控系统对数字三维模型进行识别和分析，将结果传输至控制模块，利用控制模块，可以实现机器人对至少两个以上的堆叠物体进行自适应抓取，同时，实现在机器人端的数据分析并进行边缘计算，使得对于更为复杂的抓取环境，机器人也可以实现自适应抓取，减少了数据来回传输的延时性，保证了机器人进行物体抓取的精准度。

本发明授权基于深度学习的机器人抓取自适应方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的机器人抓取自适应方法，其特征在于： 利用RGB-D相机采集并构建机器人所抓取物体的数字三维模型； 利用总控系统基于深度学习模型对数字三维模型中的物体进行异常状态识别，确定是否触发紧急抓取条件； 利用控制模块接收总控系统指令，启动紧急抓取选项，控制机器人对异常状态的物体进行自适应抓取； 所述总控系统还设置有外接接口，用于当物体摆放出现异常状态时，通过外接接口外接其他控制模块和机器人，与原始控制模块和机器人配合进行物体的自适应抓取； 对于深度学习模型的训练，通过采集无异常物体图像数据集和真实异常物体图像数据集，并定义损失函数，通过数据集对模型进行训练，并完成测试，最终得到深度学习模型； 所述深度学习模型对异常状态进行识别，并通过标注工具对堆叠的物体进行框定，形成异常标定框； 所述标注工具还用于对任意单个物体进行标记，标记点位于物体的物理中心点，形成标定点； 对于异常标定框内的物体，对其三维数据进行提取，并利用图像处理技术对异常标定框内的物体轮廓线进行提取，得到若干组封闭的轮廓线，将若干组封闭的轮廓线与单一物体的轮廓线进行相似度的逐一比对，确定堆叠物体中，位于最上层物体的轮廓，并通过标注工具对最上层物体进行特殊标记； 所述深度学习模型中还包括数据分析单元，所述数据分析单元用于对物体输送过程中出现的其他异常情况进行分析，所述数据分析单元与物体输送控制系统连接，用于接收物体输送的相关信息数据； 所述数据分析单元对数字三维模型中的第一单位面积进行框定，并对第一单位面积中的标定点数量进行统计，计算第一单位面积内的物体密度； 所述数据分析单元接收到物体输送的速度增加或减小时，所述数据分析单元继续对数字三维模型的第二单位面积进行框定，并对第二单位面积中的标定点数量进行统计，并分析第二单位面积内的物体密度； 当物体输送的速度增加时，所述第一单位面积大于第二单位面积，当物体输送的速度减小时，所述第一单位面积小于第二单位面积； 当第一单位面积或第二单位面积内的物体密度大于等于设定阈值时，判定出现了其他异常情况。

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