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龙图腾网获悉广东省科学院智能制造研究所申请的专利一种基于元启发式算法的多机器人协作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：CN116460843B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202310361805.8，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于元启发式算法的多机器人协作抓取方法及系统是由杨瑞;黎宇弘;柯华林;莫庆龙;黄秋鑫设计研发完成，并于2023-04-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于元启发式算法的多机器人协作抓取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于元启发式算法的多机器人协作抓取方法及系统，该方法包括：针对至少两台机器人进行相机标定，获取几何模型参数；进行主动视觉检测，选取最优的抓取对象，获得视觉特征；计算得到机器人机械手的目标位姿偏差；采用离线+在线的方式进行深度强化学习，优化收敛机械手的目标位姿偏差；将其输入到PID控制器中输出机械手的力矩，再将目标位姿偏差作为自组织神经网络的输入信号，机械手的力矩作为深度信念网络的目标参数，同时训练两个串行神经网络，构建深度学习控制器；最后通过反馈控制器的负反馈机制，引导机械手到达指定位置进行目标抓取。本发明实现了主动视觉有效识别、元启发式优化控制，提高了系统稳定性。

本发明授权一种基于元启发式算法的多机器人协作抓取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于元启发式算法的多机器人协作抓取方法，其特征在于，包括如下步骤： 对抓取系统的第一机器人和第二机器人对应的两台相机进行标定，获取几何模型参数； 根据视觉3D-2D投影比例变换，提供至少两组抓取目标对应的高质量图像，进行主动视觉检测，选取最优的抓取对象，获得视觉特征； 根据所述几何模型参数和所述视觉特征，实时计算所述第一机器人和所述第二机器人机械手相对合作目标的位姿，得到机械手的目标位姿偏差； 采用离线+在线机器人协助引导控制的技术，对所述机械手的目标位姿偏差进行深度强化学习，优化收敛所述机械手的目标位姿偏差； 将所述机械手的目标位姿偏差输入到PID控制器中输出机械手的力矩，所述目标位姿偏差作为自组织神经网络的输入信号，所述机械手的力矩作为深度信念网络的目标参数，同时训练两个串行神经网络，构建深度学习控制器； 将所述机械手的目标位姿偏差作为深度学习控制器的输入，深度信念网络生成的力矩作为深度学习控制器的输出，通过反馈控制器的负反馈机制，引导机械手到达指定位置进行目标抓取； 其中所述第一机器人和所述第二机器人协作进行目标抓取，基于离线训练的特征，所述第一机器人实时进行主动视觉检测，并通过离线+在线机器人协助引导控制的技术修订优化所述第二机器人的机械手的目标位姿偏差，完成目标抓取。

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