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龙图腾网获悉湖南工程学院申请的专利一种基于6D位姿估计的透明物体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：CN120023837B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510517680.2，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于6D位姿估计的透明物体抓取方法及系统是由万琴;王豪;易兵;樊绍胜;段小刚;谭筠;钟杭;庞鹏飞;沈学军;刘波设计研发完成，并于2025-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于6D位姿估计的透明物体抓取方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于6D位姿估计的透明物体抓取方法及系统，其中方法包括：1、将含有透明物体的原始输入图片输入到目标检测模块内，得到目标物体的2D边界框和置信度分数；2、从预处理后的原始输入图片中提取目标特征，并与参考图像库中的特征进行相似性匹配，得到相似性最高的参考图像；3、生成目标特征的初步6D位姿，然后对初步6D位姿进行细化调整，得到目标特征的最终6D位姿；4、将机械臂与目标特征之间的路径分为三段，并转换成多项式插值函数，利用粒子群优化算法对多项式插值函数进行求解，得到优化后的轨迹；5、机械臂按照优化后的轨迹对目标特征进行抓取。本发明提高了对透明物体6D位姿估计的准确度，透明物体的抓取精度更高。

本发明授权一种基于6D位姿估计的透明物体抓取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于6D位姿估计的透明物体抓取方法，其特征在于，包括： S1、将含有透明物体的原始输入图片输入到TOG-Net目标检测模块内，得到原始输入图片内目标物体的2D边界框和置信度分数； S2、依据目标物体的2D边界框和置信度分数从预处理后的原始输入图片中提取目标特征，并与参考图像库中的特征进行相似性匹配，得到相似性最高的参考图像； S3、依据相似性最高的参考图像中的参考特征，估计目标特征所在平面的旋转与平移信息，生成目标特征的初步6D位姿，然后对目标特征的初步6D位姿进行细化调整，得到目标特征的最终6D位姿； S4、将机械臂与目标特征之间的路径分为三段，并将三段路径转换成多项式插值函数，利用粒子群优化算法对多项式插值函数进行求解，得到优化后的轨迹； S5、机械臂按照优化后的轨迹对目标特征进行抓取； 所述TOG-Net目标检测模块包括依次连接的主干网络、网络层和预测层； 主干网络包括依次串联的卷积采样层、四个阶段单元，四个阶段单元分别为第一阶段单元至第四阶段单元，其中第一阶段单元包括依次连接的LN归一化层和ConvNeXt网络，第二阶段单元至第四阶段单元均为依次连接的下采样层和ConvNeXt网络； 网络层为混合编码器，混合编码器包括依次连接的尺度内特征交互模块AIFI和跨尺度融合模块CCFM；尺度内特征交互模块AIFI的输入为第四阶段单元的输出，即特征图，尺度内特征交互模块AIFI的输出为特征图；跨尺度融合模块CCFM的输入为第二阶段单元至第四阶段单元的输出，分别为特征图、特征图、特征图。

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