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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种基于多模态融合的物体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：CN119888209B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202510381684.2，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于多模态融合的物体抓取方法是由梁桥康;赖垚鑫;邓淞允;秦海设计研发完成，并于2025-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态融合的物体抓取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态融合的物体抓取方法：构建抓取推理网络，包括多模态融合模块、残差块和转置卷积模块；多模态融合模块对深度图像、彩色图像以及融合信息进行多分支特征提取，以及使用注意力机制对提取的特征进行分层融合处理；使用第1场景的标记数据集训练抓取推理网络，并选取最佳的抓取检测模型作为下一场景的教师模型以及学生模型的初始化基准；从已训练场景的标记数据集各取部分训练数据，并取当前场景的所有标注数据，采用知识蒸馏方法并使用教师模型作为指导对当前初始化的学生模型进行指导训练；使用当前得到的抓取检测模型对已训练场景下的物品进行抓取检测。本发明能有效平衡机器人对抓取学习的稳定性和可塑性。

本发明授权一种基于多模态融合的物体抓取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态融合的物体抓取方法，其特征在于，包括： S1，构建m个相同的抓取推理网络，输入为彩色图像和深度特征图，输出为抓取位姿的特征图； 所述抓取推理网络包括多模态融合模块、残差块和转置卷积模块；所述多模态融合模块包括3个特征提取模块和2个注意力层；第一、第二、第三特征提取模块的输入分别为：深度图像、彩色图像、深色图像与深度图像；第一注意力层用于对第一和第二特征提取模块的输出特征进行融合处理，第二注意力层用于对第一注意力层和第三特征提取模块的输出特征进行融合处理； S2，获取不同场景的训练数据集，并对各训练数据的抓取位姿进行标记，得到对应场景的标记数据集； S3，使用第1场景的标记数据集对各抓取推理网络进行训练，得到m个抓取检测模型； 使用训练得到各抓取检测模型对第1场景进行抓取检测，生成抓取位姿； S4，令i=1； S5，从第i场景的所有抓取检测模型中选取最佳的，作为第i+1场景的教师模型以及学生模型的初始化基准； 从前i个场景的标记数据集各取部分训练数据，以及第i+1场景的标注数据集，采用知识蒸馏方法并使用教师模型作为指导对当前初始化的学生模型进行指导训练； 使用当前各抓取检测模型对前i+1场景进行抓取检测，生成抓取位姿； 更新i=i+1，并重复本步骤S5，直到得到所有场景的抓取检测模型。

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