买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种双臂机器人物体识别与避障抓取的优化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：CN119858157B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202411990881.6，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种双臂机器人物体识别与避障抓取的优化方法是由李沐;王柠;杨辰光设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种双臂机器人物体识别与避障抓取的优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种双臂机器人物体识别与避障抓取的优化方法，该方法包括：采集待抓取物体图像并基于扩散网络与图像生成网络进行修复、生成点云，构建目标物体点云模型库；对实时采集的待抓取物体图像生成点云并进行点云分割及点云滤波，得到滤波优化后的点云信息并与目标物体点云模型库进行点云配准；采用基于点云局部凹凸性约束和点云位姿约束的抓取位姿检测算法，得到最优抓取位姿；基于双臂解耦规划、双向搜索以及目标点引势力场的路径规划算法对机器人双臂的运动路径进行规划；基于奖惩机制对机器人在工厂中多范围的移动进行规划。本发明提高了对模糊图像的训练效果并采用点云滤波和改进位姿约束，帮助机械臂有效匹配目标物体。

本发明授权一种双臂机器人物体识别与避障抓取的优化方法在权利要求书中公布了：1.一种双臂机器人物体识别与避障抓取的优化方法，其特征在于，包括下述步骤： 采集待抓取物体图像并基于扩散网络与图像生成网络进行修复，对修复后的图像生成点云，构建目标物体点云模型库； 对实时采集的待抓取物体图像生成点云并进行点云分割及点云滤波，得到滤波优化后的点云信息； 将所述滤波优化后的点云信息与目标物体点云模型库进行点云配准，判断是否为待抓取物体； 识别出待抓取物体后采用基于点云局部凹凸性约束和点云位姿约束的抓取位姿检测算法，得到最优抓取位姿； 基于双臂解耦规划、双向搜索以及目标点引势力场的路径规划算法对机器人双臂的运动路径进行规划；所述双向搜索以及目标点引势力场具体为： 进行双向搜索，选取树更新方向，具体为：同时将起点和终点放在两个不同的扩散集合中，互相朝着对方的方向去做双向传递，在每轮扩散前判断各自树的节点数量，拓展节点数较小的树，直到两颗树出现了交点； 选取初始状态为起始节点； 在运动空间中随机采样获得随机节点qrand； 寻找与随机节点qrand距离最近的节点qnear； 计算初始方向，其中|| ⋅ ||为构型空间中的范数，设置为L1或L2范数； 在引势力场的作用下得到新的生长方向d'，并确定新的节点q'new，具体为：定义目标点对任意节点q的引力函数，其中k为引力系数，qgoal为目标点；将引力函数作用在qnear处，得到新的生长方向，以及新的节点，其中qnew为未加入引力函数时qnear向着qrand的方向以步长长度∆q拓展的节点； 判断q'new是否为障碍点：如是障碍点，返回寻找与随机节点qrand距离最近的节点qnear的步骤；如不是障碍点，将q'new添加到节点集合； 连接q'new和qnear，判断连线是否碰撞：如发生碰撞，删除q'new并返回寻找与随机节点qrand距离最近的节点qnear的步骤；如未发生碰撞，则判断初始点是否与目标点连接； 如未出现节点连接，返回在运动空间中随机采样获得随机节点qrand的步骤；如出现节点连接，则生成连接路径，结束路径规划； 基于奖惩机制对机器人在工作环境中的移动进行规划。

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华南理工大学，其通讯地址为：510640 广东省广州市天河区五山路381号；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。