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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种基于具身智能的异形零件原态稳定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：CN121083661B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511622608.2，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于具身智能的异形零件原态稳定抓取方法及系统是由陈文杰;王亚波;孙先涛;吴方正设计研发完成，并于2025-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于具身智能的异形零件原态稳定抓取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明具体公开了一种基于具身智能的异形零件原态稳定抓取方法及系统，涉及机器人技术领域。该方法首先通过多模态感知系统获取待抓取零件的初始状态感知信息；然后基于预训练的深度强化学习模型，输入初始状态感知信息动态生成最优等距接触抓取构型；接着驱动具备协调运动能力与夹持力自封闭特性的欠驱动并联自适应夹爪，基于生成的最优等距接触抓取构型，以预设的速度和力控策略接近并抓取零件，在抓取过程中通过力控闭环实时调控；最后抓取完成后，若零件位姿与初始位姿的差异控制在预设阈值范围内，则无需进行二次位姿校准，直接开展后续的装配、放置或对接操作。该方法提升装配效率与系统鲁棒性，适用于工业装配、物流分拣等非结构化场景。

本发明授权一种基于具身智能的异形零件原态稳定抓取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于具身智能的异形零件原态稳定抓取方法，其特征在于，具体步骤如下： 步骤S1、采用多模态感知系统对待抓取零件的初始状态进行感知，获取零件的几何属性、物理属性及初始位姿信息； 步骤S2、基于预先训练完成的深度强化学习模型，输入初始状态感知信息，动态生成最优等距接触抓取构型； 步骤S3、驱动具备协调运动能力和夹持力自封闭特性的欠驱动并联自适应夹爪，基于生成的最优等距接触抓取构型，以预设的速度和力控策略接近并抓取零件，在抓取过程中，通过力控闭环实时调控； 步骤S4、抓取完成后，若零件位姿与初始位姿的差异控制在预设阈值范围内，则无需进行二次位姿校准，直接开展后续的装配、放置或对接操作； 在步骤S2中，等距接触抓取构型为欠驱动并联自适应夹爪各接触指到零件表面的等距误差小于或等于预设阈值，阈值根据装配定位精度要求决定；深度强化学习模型通过包含位姿保持率、夹持力均匀性和抓取速度的多因子奖励函数进行训练； 其中，等距误差公式如下： ； 其中，为夹爪的等距误差，为第个接触指到零件的距离； 多因子奖励函数公式如下： ； 其中，为多因子奖励，为速度奖励，为稳定性奖励或惩罚，为夹持力均匀性奖励，为成功抓取的终局奖励； ； 其中，动作下零件位姿抓取前后的变化值，为惩罚系数； ； 其中，为夹爪接触力的方差，为夹持力的均值，为夹持力的不均匀度惩罚系数； ； 其中，为抓取时间，，为夹爪开始动作时间，为夹爪停止动作时间，为权重系数； ； 其中，为预设阈值，为夹爪夹持力，为最小夹持力门坎，为成功抓取奖励系数，为激活函数。

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