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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种基于点云聚类的机器人识别抓取线束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：CN120791808B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202511309016.5，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于点云聚类的机器人识别抓取线束方法及系统是由宋锐;何文斌;王路;靳李岗;王超群;姬冰设计研发完成，并于2025-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于点云聚类的机器人识别抓取线束方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于点云聚类的机器人识别抓取线束方法及系统，涉及机器人控制技术领域。该方法包括步骤：获取待抓取线束的线束图像，对线束图像进行预处理获取点云数据；利用聚类聚合算法对点云数据进行区域分割，得到分割后的多个抓取区域；计算每个抓取区域的抓取点，基于欧氏距离确定线束端点，并对抓取点进行排序，确定线束路径；利用双臂机器人按照线束路径为每个臂选取抓取点，并根据抓取点进行抓取任务。本发明考虑双臂机器人线束识别和抓取的协同能力，基于聚类算法对汽车线束的实际抓取点进行计算和选取，实现了对汽车柔性线束的准确抓取。

本发明授权一种基于点云聚类的机器人识别抓取线束方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于点云聚类的机器人识别抓取线束方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待抓取线束的线束图像，对线束图像进行预处理获取点云数据； 利用聚类聚合算法对点云数据进行区域分割，得到分割后的多个抓取区域； 利用聚类聚合算法对点云数据进行区域分割的具体步骤为： 对点云数据进行初始化操作，具体为： 定义聚类层次clusters的数量为N，clusters的数量代表最终的抓取区域的数量；定义二维点云数据集中的n个点云数据样本两两之间的距离；定义合并类别计算的方法，采用ward方差法； 通过循环合并将二维点云数据集合并为若干个子簇，每一个子簇对应一个抓取区域，具体为： 基于ward方差法合并点云数据中类间距离最小的两个类别，构建一个新类别，判断类别的数量是否达到clusters的数量，如果达到，则输出聚合结果；如果没达到，则再基于ward方差法，合并类间距离最小的两个类，构建一个新类，循环判断；在合并过程中，k近邻法的度量值为k，计算待合并点云数据样本与其他样本之间的欧式距离，将待合并点云数据样本合并至k个距离值中占比高的类别中； ward方差法迭代公式如下： 其中为类别与新类别的距离，代表的样本个数，，新类别由类别,合并而成，，，均为初始类别； 计算每个抓取区域的抓取点，基于欧氏距离确定线束端点，并对抓取点进行排序，确定线束路径； 利用双臂机器人按照线束路径为每个臂选取抓取点，并根据抓取点进行抓取任务。

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山东大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区经十路17923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”。

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