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龙图腾网获悉之江实验室申请的专利一种杂乱环境机器人6自由度抓取姿态生成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：CN115366095B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202210876315.7，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种杂乱环境机器人6自由度抓取姿态生成方法是由付宜利;顾建军;李恩博;朱世强设计研发完成，并于2022-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种杂乱环境机器人6自由度抓取姿态生成方法在说明书摘要公布了：本发明属于机器人抓取与操作技术领域，公开了一种杂乱环境机器人6自由度抓取姿态生成方法，包括S1：训练数据集生成；S2：神经网络训练；S3：预测结果转换到抓取姿态齐次矩阵。本发明是一种端到端的6自由度抓取姿态生成方法，即输入场景点云直接输出场景中每个物体的多样密集的成功的抓取姿态。姿态的多样性可以保证机器人在考虑避障与运动学约束时仍能更够满足抓取；具体执行时选择网络预测的指向点概率最大的且机器人有运动学解的抓取姿态执行；不需要长时间的采样过程与抓取姿态评估过程，相比于3‑4自由度的抓取姿态更具有通用性；提出的新的抓取姿态表示方法只需要预测gi＝qi,ai,θi,di四个量，且不需要向量间正交约束，更有利于神经网络的学习。

本发明授权一种杂乱环境机器人6自由度抓取姿态生成方法在权利要求书中公布了：1.一种杂乱环境机器人6自由度抓取姿态生成方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：训练数据集生成； 使用仿真环境对合成的物体进行抓取姿态采样，仿真场景包含一张桌子，桌面上随机散落放置1至12个物体，在重力作用下静态稳定；使用对映采样，在物体网格表面采样任意一点设为平行夹爪的第一个接触点，在该点与点处的法向量可以获得圆锥体，在圆锥内采样一条直线，该线与物体网格的交点为第二个接触点，随后根据在两接触点中间的中心点与直线做均匀旋转采样，去除与夹爪发生碰撞的姿态和与夹爪手指之间的空间没有交集的姿态，重复以上步骤直到获得足够多的抓取姿态候选，在仿真环境下对获得的候选姿态评估，对在每个候选姿态下的夹爪闭合手指直到达到力的阈值或者手指完全闭合了，最后执行一个晃动动作:夹爪首先沿着其接近方向上下移动，然后围绕与手指移动关节轴平行的直线旋转，通过测试物体是否仍然与两个手指接触来记录抓取成功，获得抓取姿态集合G＝{g1…gn}，g＝q,a,θ,d； S2：神经网络训练； S21：数据预处理： 对S1生成的数据集进行抓取姿态映射：数据集中物体都是网格，从单一视角获取桌面网格场景点云对于每个点标注是否是抓取成功的指向点其中qj∈P是物体网格的成功抓取姿态的指向点，r是最大半径，P+＝{pi|si＝1}表示指向点的集合，S22：构建神经网络结构： 基于PointNet++网络结构构建U形神经网络；该网络的输入是从单一视角场景中随机选取的20000个点，输出是对2048个点预测的抓取姿态即g＝q,a,θ,d，网络包含四个预测头，通过一维卷积实现，分别预测每个点的输出：是否是成功抓取的指向点指向点处的接近向量抓取方向向量的转角和手抓原点与指向点的偏移量S23：几何损失计算与数据训练： 对每个点进行是否是抓取成功的指向点预测，使用二值交叉熵损失函数，反向传播误差最大的k个点的误差lbce,k，在夹爪上方选取5个3D点来表示夹爪姿态，将这些点根据真实值和预测值进行旋转平移坐标变换计算几何损失： 只对预测是成功抓取指向点的抓取姿态进行误差反向传播： 总体误差为l＝αlbce,k+βlg； 使用Adam优化器进行参数优化，点云坐标被转化到相机坐标系下，在训练过程中加入数据增强算法给点云添加高斯噪声使算法更具有鲁棒性； S3：预测结果转换到抓取姿态齐次矩阵； 根据旋转平移定义将预测输出结果g＝q,a,θ,d转变为齐次矩阵: g＝Rg,tg∈SE3；Rg＝[b c a]；tg＝‑da，其中c＝a×b，Rg,tg分别是夹爪的旋转矩阵与平移向量，d是指向点q到夹爪坐标原点o的偏移距离，q为场景点云中的一个x，y，z三维点，向量b是平行夹爪手指的运动方向，方向只需要人为指定即可，因夹爪本质上是一种对称结构，指定的方向只要最终符合右手坐标系即可，向量a是夹爪接近方向，向量b利用桌面法向量表示，当桌面法向量n与a不平行时，n与a可以构建一个平面，该平面的法向量为l，则b与l之间存在向量夹角θ，b被表示为当n与a平行时，定义夹角θ为桌面坐标系X轴与b之间的夹角，

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