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龙图腾网获悉知行机器人科技(苏州)有限公司申请的专利一种机器人分拣抓取控制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：CN120002668B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510474431.X，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种机器人分拣抓取控制方法是由白国超;袁浩林设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机器人分拣抓取控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种机器人分拣抓取控制方法，包括步骤1：校正3D相机并求出像素点在世界坐标系下的坐标；步骤2：对待抓取物体进行拍摄，得到待抓取物体的点云并进行图像处理，再通过图像算法计算出待抓取物体的数据信息；步骤3：构建卷积神经网络，将待抓取物体的数据信息输入卷积神经网络，输出待抓取物体的种类，并基于待抓取物体的种类进行夹持类型判断和夹持力计算；步骤4：构建强化学习网络，利用强化学习网络对卷积神经网络进行优化，得到适应不同种类待抓取物体的抓取策略模型；步骤5：利用抓取策略模型控制机器人的分拣抓取动作。本发明可以精确测量物体尺寸并智能识别物体类型，基于物体类型调整抓取策略，从而显著提高抓取的成功率。

本发明授权一种机器人分拣抓取控制方法在权利要求书中公布了：1.一种机器人分拣抓取控制方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：校正3D相机并求出像素点在世界坐标系下的坐标； 步骤2：使用校正后的3D相机对待抓取物体进行拍摄，得到所述待抓取物体的点云并进行图像处理，再通过图像算法计算出待抓取物体的数据信息，所述数据信息至少包括所述待抓取物体的尺寸和姿态； 步骤3：构建卷积神经网络，将所述待抓取物体的数据信息输入所述卷积神经网络，输出所述待抓取物体的种类，并基于所述待抓取物体的种类进行夹持类型判断和夹持力计算； 步骤4：构建强化学习网络，利用强化学习网络对所述卷积神经网络进行优化，得到适应不同种类待抓取物体的抓取策略模型； 步骤5：利用所述抓取策略模型控制机器人的分拣抓取动作； 所述步骤3包括： 步骤31：构建卷积神经网络，所述卷积神经网络依次包括输入层、3个卷积层、池化层以及3个全连接层； 步骤32：训练所述卷积神经网络，利用训练好的卷积神经网络输出所述待抓取物体的种类； 步骤33：通过输出的种类得到对应的抓取方式，并计算该抓取方式对应的夹持力； 所述输出的种类为第一种类，则采用平动抓取，输出的种类为第二种类，则采取包络抓取； 所述夹持力的计算公式为： ， 其中，为夹持力，为驱动机构输出扭矩或推力，为机械效率，为夹持力臂长度。

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