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龙图腾网获悉无锡灵掌机器人科技有限公司申请的专利一种智能排爆机器人五指灵巧手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：CN119795193B 。

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：202510239684.9，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种智能排爆机器人五指灵巧手控制方法是由张超;宁萌;梁义辉;许钦桓设计研发完成，并于2025-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能排爆机器人五指灵巧手控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智能排爆机器人五指灵巧手控制方法，涉及程序控制的机械手技术领域，包括，对五指灵巧手进行校准，利用传感器收集周围环境数据，并进行预处理，通过图像处理和模式识别算法分析数据，得到周围环境数据和爆炸物的位置、形状和特征；根据周围环境数据和爆炸物的位置、形状和特征，使用机器学习算法规划五指灵巧手到爆炸物位置的安全路径，规划完成后，按照规划的安全路径将五指灵巧手移动到爆炸物附近；将五指灵巧手移动到爆炸物位置附近后，使用机器学习算法生成动作序列，根据生成的动作序列，利用高精度力反馈，抓取爆炸物，完成抓取后，执行排爆动作。本发明通过对五指灵巧手执行精确的校准步骤，实现了各手指动作的精准控制。

本发明授权一种智能排爆机器人五指灵巧手控制方法在权利要求书中公布了：1.一种智能排爆机器人五指灵巧手控制方法，其特征在于：包括， 对五指灵巧手进行校准，利用传感器收集周围环境数据，并进行预处理，通过图像处理和模式识别算法分析数据，得到周围环境数据和爆炸物的位置、形状和特征； 根据周围环境数据和爆炸物的位置、形状和特征，使用机器学习算法规划五指灵巧手到爆炸物位置的安全路径，规划完成后，按照规划的安全路径将五指灵巧手移动到爆炸物附近； 将五指灵巧手移动到爆炸物位置附近后，使用机器学习算法生成动作序列，根据生成的动作序列，利用高精度力反馈，抓取爆炸物，完成抓取后，执行排爆动作； 执行排爆动作后，通过传感器实时监测智能材料的状态，向操作员提供实时视频流，完成任务后，让机器人返回到安全区，对机器人进行全面检查，记录任何异常，并进行维护； 所述通过图像处理和模式识别算法分析数据，得到周围环境数据和爆炸物的位置、形状和特征，包括以下步骤， 使用图像处理算法从预处理后的周围环境数据中提取位置信息、形状信息、尺寸信息、材质信息、背景信息和姿态信息，应用模式识别算法分析预处理后的周围环境数据，确定环境数据和爆炸物的位置、形状和特征； 根据环境数据和爆炸物的位置、形状和特征生成周围环境和目标物体的三维模型和地图，表示为， 其中M为生成的三维模型，V是积分区域，p是环境中的任意一点，Dp是距离函数，α是衰减系数，是特征提取函数，是形状匹配函数，N是环境中已知特征点的数量，i是特征点的索引，wi是第i个特征点的重要性权重，β是三维模型增强系数，是复杂信息过滤函数； 所述根据周围环境数据和爆炸物的位置、形状和特征，使用机器学习算法规划五指灵巧手到爆炸物位置的安全路径，规划完成后，按照规划的安全路径将五指灵巧手移动到爆炸物附近，包括以下步骤， 根据生成的周围环境和目标物体的三维模型和地图，加载训练好的机器学习模型，将周围环境数据和爆炸物特征信息输入到机器学习模型中，输入机器人的当前状态,得到构建好的机器学习模型； 使用机器学习模型模拟不同的接近路径，结合能量感知的自适应运动规划，考虑当前电量状态，优化路径以最小化能耗，考虑安全因素，通过迭代优化，规划五指灵巧手到爆炸物位置的安全路径； 启动五指灵巧手的动作执行程序，按照规划的安全路径逐步进行移动，实时监控每个动作的执行情况，通过高精度力反馈持续监测施加的力； 所述将五指灵巧手移动到爆炸物位置附近后，使用机器学习算法生成动作序列，包括以下步骤， 按照规划的路径将五指灵巧手移动到指定位置后，加载机器学习模型，校验模型参数； 将收集到的环境数据和爆炸物特征信息输入到机器学习模型中，使用机器学习模型模拟不同的抓取和操控动作，生成动作序列，表示为， 其中，A是生成的动作序列，T是总的时间周期，λ是时间衰减系数，是机器学习模型输出函数，是安全评估函数，K是环境中已知关键点的数量，k是关键点的索引，γ是动作序列增强系数， 是信息过滤函数，ak是第k个关键点的动作参数； 将最终确定的动作序列加载到机器人的嵌入式控制面板中。

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