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龙图腾网获悉施努卡(苏州)智能装备有限公司申请的专利一种基于深度学习的电池装配机器人抓取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：CN121374635B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511935574.2，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于深度学习的电池装配机器人抓取方法是由雷金波;曹俊;王聪然设计研发完成，并于2025-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的电池装配机器人抓取方法在说明书摘要公布了：本发明属于智能制造与工业机器人技术领域，具体涉及一种基于深度学习的电池装配机器人抓取方法，其方法包括：基于三维点云数据构建物理支撑图谱，计算各电池的亚稳态支撑指数以评估崩塌风险；结合机器人运动学和电池物理属性，计算动态剪切安全指数，防止抓取物在高速运动中滑脱；通过模拟抓取动作评估全局揭露增益，优化抓取序列，避免造成后续抓取困难；通过多目标优选策略，在确保物理稳定性和动态安全性的前提下，选择能最大化后续操作便利性的最优抓取目标。本发明提高了电池抓取过程的安全性、效率以及智能化水平。

本发明授权一种基于深度学习的电池装配机器人抓取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的电池装配机器人抓取方法，其特征在于，包括： 获取堆叠场景的三维点云数据，并识别出独立的电池； 构建包含各电池的物理支撑图谱；基于所述物理支撑图谱，获取各电池的亚稳态支撑指数，所述亚稳态支撑指数与该电池所支撑的上层电池的总质量、所述上层电池相对于该电池的相对层级高度呈正相关，与所述上层电池在所述电池上的接触支撑面积呈负相关；获取各电池的动态剪切安全指数，并筛选出亚稳态支撑指数小于设定阈值且动态剪切安全指数大于设定安全裕量的候选电池；所述动态剪切安全指数为吸盘与对应电池表面之间的最大静摩擦力与机器人运动产生的切向剪切力的差值；所述最大静摩擦力与理论吸力呈正相关，与沿吸盘法向的剥离合力呈负相关；所述剥离合力包括法向加速度分量和重力沿法向的分量； 对所述候选电池进行虚拟抓取，生成虚拟剩余场景并计算全局揭露增益；所述全局揭露增益与抓取后邻近电池新增的可视面积呈正相关，与虚拟剩余场景中产生的凹陷体积呈负相关；在所述候选电池中，选择全局揭露增益最大的电池作为最优抓取目标，并驱动机器人执行抓取。

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施努卡(苏州)智能装备有限公司，其通讯地址为：215300 江苏省苏州市昆山市花桥镇蓬青路58号7号楼101；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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