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龙图腾网获悉太原科技大学申请的专利一种基于视域回馈的仿生执行器微距拾取调控策略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：CN120363208B 。

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：202510755692.9，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于视域回馈的仿生执行器微距拾取调控策略是由李怡萱;宋建军设计研发完成，并于2025-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视域回馈的仿生执行器微距拾取调控策略在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于视域回馈的仿生执行器微距拾取调控策略，属于机器人控制领域；解决了机器人抓取精度低的问题；具体如下：步骤S1：获取机器人参数信息与视觉图像信息；步骤S2：构建空间模型；根据视觉图像信息对抓取对象进行查找，对抓取对象在空间模型中的位置进行获取，得到抓取位置；步骤S3：对机器人进行移动，获取初始位置，根据初始位置与抓取位置，得到机器人抓取路径；根据机器人抓取路径与机器人参数信息，对机器人的抓取行为进行控制；步骤S4：由抓取对象信息，对机器人抓取对象进行检验判断；本发明通过对机器人进行控制，通过图像处理的方式，精准抓取对象；对抓取对象进行检验，提高机器人抓取精准度。

本发明授权一种基于视域回馈的仿生执行器微距拾取调控策略在权利要求书中公布了：1.一种基于视域回馈的仿生执行器微距拾取调控策略，其特征在于，所述调控策略包括： 步骤S1：获取机器人参数信息与视觉图像信息； 步骤S2：根据视觉图像信息，构建空间模型；获取抓取对象信息，结合视觉图像信息对抓取对象进行查找，对抓取对象在空间模型中的位置进行获取，得到抓取位置； 所述步骤S2的具体步骤如下： 步骤S21：由视觉图像信息，对视觉图像进行三维化表示，得到视觉图像的三维数据，根据视觉图像的三维数据，构建空间模型； 步骤S22：获取抓取对象信息；根据抓取对象信息，对视觉图像进行比对，得到抓取对象的图像位置，根据抓取对象的图像位置将其在空间模型中的所处空间位置进行获取，得到抓取位置Zx，Zy，Zz； 所述步骤S21的具体步骤如下： 步骤S211：获取当前所处位置，作为原点位置0，0，0，将水平向右方向，定义为x轴，将水平向下方向定义为y轴；将沿光轴向外方向定义为z轴；根据原点位置、x轴、y轴、z轴，构建三维坐标系； 步骤S212：根据视觉图像信息与三维坐标系，对图像像素的三维坐标进行求取，由图像像素的三维坐标构建空间模型； 所述步骤S212的具体步骤如下： 由视觉图像信息，获取视觉图像的深度信息，根据视觉图像的深度信息，对图像像素所对应的深度进行获取，得到图像像素在z轴方向上对应的坐标Sz； 根据像素坐标系与光轴的交点位置，得到光心坐标Cx，Cy；获取焦距Fx，Fy； 获取图像像素在像素坐标系水平方向所对应的位置u，在像素坐标系垂直方向所对应的位置v，结合光心坐标Cx，Cy、焦距Fx，Fy与图像像素在z轴对应的坐标Sz，对图像像素在x轴方向上对应的坐标Sx，在y轴方向上对应的坐标Sy进行求取； 根据图像像素在z轴方向上对应的坐标Sz、在x轴方向上对应的坐标Sx、在y轴方向上对应的坐标Sy，得到图像像素的三维坐标Sx，Sy，Sz；根据图像像素的三维坐标，对空间进行填充，得到空间模型； 获取空间内物体的点云数据，根据点云数据，获取点云数据中物体点坐标dbx，dby，dbz与点坐标对应的反射光强度，根据点云数据中物体点坐标dbx，dby，dbz，获取空间模型中对应点坐标的反射光强度，将点云数据中点坐标对应的反射光强度与空间模型中对应点坐标的反射光强度进行比较，若两者反射光强度不同，根据点云数据的物体点坐标对空间模型中的物体进行替换，对空间模型进行优化； 步骤S3：通过空间模型与抓取位置，对机器人进行移动，获取机器人当前位置，得到初始位置，根据初始位置与抓取位置，得到机器人抓取路径；根据空间模型，对抓取对象的邻近物体进行检测，获取抓取对象与邻近物体之间的间隙，结合机器人参数信息与抓取路径，对抓取时的抓取角度进行计算，根据抓取角度和抓取对象与邻近物体之间的间隙，对机器人抓取路径进行检测，由检测结果对抓取行为进行判断，对机器人的抓取行为进行控制； 步骤S4：获取机器人实际抓取对象的特征；结合抓取对象信息，对机器人实际抓取对象进行检验判断。

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