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龙图腾网获悉北京信息科技大学申请的专利一种基于空间关系功用性检测的机器人推动-抓取协同操作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：CN120901939B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511023036.6，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于空间关系功用性检测的机器人推动-抓取协同操作方法是由陈雯柏;张俊豪;李紫阳;李芳园;吴双双;胡嘉鹏;王一群设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于空间关系功用性检测的机器人推动-抓取协同操作方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于空间关系功用性检测的机器人推动‑抓取协同操作方法，涉及机器人技术领域。包括：通过构建融合感知模块、决策模块与执行模块的推抓协同操作系统，感知模块输入多模态图像，经由功用性图生成网络AMGN生成操作空间中每个位置的功用性值，并结合策略网络输出推抓动作，实现机器人在非结构化环境中的自主操作。本发明提高整体效率与稳定性，为复杂抓取任务提供了更可靠的解决方案。

本发明授权一种基于空间关系功用性检测的机器人推动-抓取协同操作方法在权利要求书中公布了：1.一种基于空间关系功用性检测的机器人推动-抓取协同操作方法，其特征在于，包括： 通过构建融合感知模块、决策模块与执行模块的推抓协同操作系统，感知模块输入多模态图像，经由功用性图生成网络AMGN生成操作空间中每个位置的功用性值，并结合策略网络输出推抓动作，实现机器人在非结构化环境中的自主操作； 通过机器人上的RGB-D相机采集多模态图像，多模态图像包括RGB图、深度图以及掩码图； 掩码图由RefineNet结构生成，输出目标分割图mask，用于过滤图像背景与目标物体区域，结合位置注意信息进行区域提取； 功用性图的输出为二维映射图，公式如下： 其中，为维的实数矩阵构成的集合，表示位置i，j处的功用性值，用于表示当前位置执行推动或抓取操作的可行性概率，功用性图由如下网络生成： 其中，分别为RGB图、深度图和掩码图，PE为位置编码； 功用性图生成网络包含残差特征提取模块与方向感知模块CACNN，并引入二维位置编码： 其中，和为像素在图像当中的位置，和为范围内的整数，为模型的维度，对于输入图像每个像素位置的编码被添加到图像的每个像素值上： 其中，为原始输入图像在位置处的特征向量，包含在位置处提取的语义信息，在不改变原始图像尺寸的前提下，携带了原始图像数据和空间位置信息； 功用性图训练的总损失函数定义如下： 其中，为功用性图预测误差，为策略动作误差，、为损失加权系数。

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