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龙图腾网获悉湖南电气职业技术学院申请的专利一种机械臂协同抓取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：CN121157056B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511705883.0，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种机械臂协同抓取方法及系统是由彭启明;彭弈臻;钟浩;单清平设计研发完成，并于2025-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机械臂协同抓取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及机械臂控制技术领域，公开了一种机械臂协同抓取方法及系统，包括：采集目标物体数据和机械臂数据，根据目标物体数据和机械臂数据生成初始抓取位姿集合，机械臂根据初始抓取位姿集合与目标物体接触，计算初始负载比例；根据目标物体数据和机械臂数据建立多目标优化函数，基于初始负载比例，通过优化算法求解多目标优化函数，获得负载分配方案；将负载分配方案下发至进行协同抓取的机械臂，机械臂按照下发的负载分配方案进行负载比例调整并执行抓取任务。本发明能够精确地计算每台机械臂的负载比例，确保每台机械臂的负载尽可能均衡，同时充分利用各个机械臂的承载能力，提高了任务执行的效率。

本发明授权一种机械臂协同抓取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种机械臂协同抓取方法，其特征在于，包括： 采集目标物体数据和机械臂数据，根据目标物体数据和机械臂数据生成初始抓取位姿集合，机械臂根据初始抓取位姿集合与目标物体接触，计算初始负载比例； 根据目标物体数据和机械臂数据建立多目标优化函数，基于初始负载比例，通过优化算法求解多目标优化函数，获得负载分配方案； 将负载分配方案下发至进行协同抓取的机械臂，机械臂按照下发的负载分配方案进行负载比例调整并执行抓取任务； 所述基于初始负载比例，通过优化算法求解多目标优化函数，获得负载分配方案包括： 将初始负载比例作为优化算法的初始解，将初始解作为初始种群的第一个个体，对初始解施加微小变异并结合随机初始化，获得初始种群，初始种群中每个个体为一组机械臂的负载比例，且每组机械臂的负载比例之和为1； 根据负载差异目标函数和负载利用率目标函数建立适应度函数，计算每组机械臂的负载比例的适应度，分别对负载差异目标函数和负载利用率目标函数进行归一化处理，适应度函数的目标是最小化负载差异目标函数和最大化负载利用率目标函数，表示为： ； 其中，表示适应度；表示归一化后的负载差异目标函数；表示归一化后的负载利用率目标函数； 对初始种群执行竞争操作，通过轮盘赌选择方法选择出初始种群个体数50%的个体，每个个体的被选择概率为个体适应度比全部个体适应度之和，将选择出的个体整合为竞争种群； 对竞争种群执行模仿操作，根据适应度由高到低对竞争种群中的个体进行排名，选择排名最高的前30%个体作为导师，排名最低30%作为模仿个体，为每个模仿个体随机匹配一个导师，模仿导师的负载比例： 其中，表示模仿后模仿个体的负载比例；表示模仿系数；表示模仿个体的负载比例；表示导师的负载比例；完成模仿操作后输出模仿种群； 对模仿种群执行交叉操作，随机选择模仿种群中的一对个体，取这对个体中对应同一机械臂的负载比例的平均数，将负载比例的平均数作为对应机械臂的负载比例，获得子代个体； 将经过竞争操作、模仿操作和交叉操作产生的子代个体，整合为新的种群； 执行迭代操作，对新的种群同样进行竞争操作、模仿操作和交叉操作，每次迭代操作结束后，重新评估所有个体适应度，计算适应度变化量： ； 其中，表示适应度变化量；表示第k次迭代后最大的适应度；表示第k-1次迭代后最大的适应度； 当适应度变化量小于预设的适应度变化量阈值，或达到最大迭代次数时，停止迭代； 若，则输出对应的个体作为负载分配方案； 若，则输出对应的个体作为负载分配方案。

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