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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利复合约束下基于点云的自适应机械臂人机物体传送方法、系统、机器可读存储介质及数据处理设备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：CN118721184B 。

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：202410768011.8，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权复合约束下基于点云的自适应机械臂人机物体传送方法、系统、机器可读存储介质及数据处理设备是由颜京垚;李昕哲;钱成;李正强;华超豪;郑泽鹏;曹钧扬;张波涛设计研发完成，并于2024-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本复合约束下基于点云的自适应机械臂人机物体传送方法、系统、机器可读存储介质及数据处理设备在说明书摘要公布了：本发明公开了复合约束下基于点云的自适应机械臂人机物体传送方法、系统及数据处理设备，属于移动机械臂视觉感知和运动规划领域，包括以下步骤：S1、利用机械臂末端的深度相机，分别获取待抓取物体点云和用户人体点云；S2、基于步骤S1获取的待抓取物体点云和用户人体点云，分别估计待抓取物体的抓取位姿和用户的物体传送位姿；S3、基于步骤S2估计的待抓取物体的抓取位姿和用户的物体传送位姿，在复合约束下规划机械臂的运动轨迹，实现自适应机械臂人机物体传送规划。本发明采用上述复合约束下基于点云的自适应机械臂人机物体传送方法、系统及数据处理设备，将点云匹配和姿态估计结合，实现了机械臂在抓取和物体传送过程中的自适应性和智能化，所估计出的自适应位姿结果误差较小，规划成功率高，以满足机械臂复杂的工作环境。

本发明授权复合约束下基于点云的自适应机械臂人机物体传送方法、系统、机器可读存储介质及数据处理设备在权利要求书中公布了：1.一种复合约束下基于点云的自适应机械臂人机物体传送方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、利用机械臂末端的深度相机，分别获取待抓取物体点云和用户人体点云； S2、基于步骤S1获取的待抓取物体点云和用户人体点云，分别估计待抓取物体的抓取位姿和用户的物体传送位姿； 步骤S2具体包括以下步骤： S22、分别估计待抓取物体的抓取位姿和用户的物体传送位姿； 针对待抓取物体点云，使用基于二维图像特征的模板匹配方法识别待抓取物体，以实现对三维场景点云的分割，然后使用基于三维点云特征的粗匹配和精配准相结合的点云匹配方法，估计变换矩阵，从而自适应确定待抓取物体的抓取位姿； 针对用户人体点云，使用结合的点云滤波和聚类方法实现场景中三维人体点云的筛选和分割，然后使用基于点云矩阵奇异值分解的方法估计人体姿态，从而自适应确定用户的物体传送位姿； 在步骤S22中，针对用户人体点云，使用结合的点云滤波和聚类方法实现场景中三维人体点云的筛选和分割，具体步骤如下： 首先定义距离阈值，并将距离大于的点云删除，实现对环境点云的粗分割； 然后使用体素滤波的方法对粗分割后的环境点云进行下采样：体素滤波的方法将空间均分为半径为的正方体体素格，对于有点云分布的体素格，通过计算该体素格中全部点云的质心，作为新的点云存储到该体素格中； 然后使用统计离群点滤波器对点云进行降噪处理： 对于数量为的点云中的任意一点，定义点附近的个最近邻点为其邻域，并将点到其邻域内所有点的距离作为统计样本，满足正态分布，具有样本均值和样本方差； 其中，点到邻域内所有点的样本距离计算公式如下：   21式中，为邻域内邻点的数量；表示点邻域内的第个点；表示点到点的距离；再分别计算点到邻域内所有点的样本方差：   22定义离群点阈值，当离群点阈值满足如下式条件时，认为点为统计离群点，被滤波器滤除：   23式中，为标准差倍数； 最后，使用基于欧式距离的聚类分割算法，将人体点云分割出来： 对于数量为的点云中的任意一点，如果当前点未被分配到任何聚类中，则建立一个新聚类，并将点分配到聚类中，对于其邻域内一邻点，计算点和点之间的欧式距离：   24式中，,,为点的坐标；,,为点的坐标； 定义一个距离阈值，当相邻点欧式距离小于距离阈值时，则认为是同一个聚类的点，将其划入聚类中；对点邻域内的所有点进行欧式距离的阈值判断，对新加入聚类的点，继续对新加入点的邻域点进行迭代搜索，直至没有新加入的点；继续遍历未被分配到任何聚类的点，直到所有点都被分配到对应聚类为止； S3、基于步骤S2估计的待抓取物体的抓取位姿和用户的物体传送位姿，在复合约束下规划机械臂的运动轨迹，实现自适应机械臂人机物体传送规划。

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