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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于RGB-D相机的多工业机器人2D与3D关键点估计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：CN120740611B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511236874.1，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种基于RGB-D相机的多工业机器人2D与3D关键点估计方法是由李鹏程;王忠康;孟金龙;胡蓝;朱龙慧;田威设计研发完成，并于2025-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于RGB-D相机的多工业机器人2D与3D关键点估计方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于RGB‑D相机的多工业机器人2D与3D关键点估计方法，具体包括：建立工业机器人的测量系统硬件组态，测量系统硬件组态包含RGB‑D相机与多工业机器人；建立仿真数据集生成系统，选定工业机器人的关键点，基于虚拟环境生成关键点坐标的仿真数据集；搭建基于RGB‑D相机的坐标检测网络，通过仿真数据集对坐标检测网络进行训练；利用训练好后的坐标检测网络实现对多工业机器人的关键点2D与3D坐标的实时观测。本发明所提出的方法仅使用成本较低的RGB‑D相机即可实现多工业机器人的2D与3D关键点的准确实时性估计，为多工业机器人关键点的测量提出了一套行之有效解决方案。

本发明授权一种基于RGB-D相机的多工业机器人2D与3D关键点估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于RGB-D相机的多工业机器人2D与3D关键点估计方法，其特征在于，具体包括以下步骤： S1、建立工业机器人的测量系统硬件组态，测量系统硬件组态包含RGB-D相机与多工业机器人； S2、建立仿真数据集生成系统，选定工业机器人的关键点，基于虚拟环境生成关键点坐标的仿真数据集；具体包括： S21、选定每台工业机器人共有9个关键点； S22、设置仿真数据集生成系统的生成目标包括：工业机器人多个关键点在图像中的二维坐标、工业机器人多个关键点在相机坐标系下的三维坐标、RGB-D相机拍摄的彩色图、RGB-D相机拍摄的深度图、工业机器人在图像中的包围盒； S23、基于虚幻游戏引擎搭建仿真数据集生成系统，系统由仿真环境、多台虚拟RGB-D相机以及多个虚拟工业机器人组成，虚拟相机从不同角度对虚拟工业机器人进行实时拍摄； S24、设计数据集生成系统的运行逻辑为：首先虚拟机器人通过在可行关节空间内生成随机数的方式进行随机运动，并对自身碰撞与外部碰撞进行检测，形成真实环境下机器人可达位姿；之后多台虚拟RGB-D相机依次拍摄并分别计算预先选定的工业机器人的9个关键点相对于相机的3D点坐标，并将3D点投影至2D空间得到图像坐标，最后将数据组合为同一个标签文件，其中，深度图编码为exr格式，彩色图为png格式，标签文件为txt格式； S3、搭建基于RGB-D相机的坐标检测网络，通过仿真数据集对坐标检测网络进行训练；具体包括： S31、坐标检测网络由YOLOv8网络、HRNet网络与工业机器人关键点深度估计网络IRDepthNet组成； S32、使用仿真数据集对YOLOv8网络、HRNet网络、IRDepthNet网络进行分别训练，并使用数据增强方法，通过添加高斯噪声，对图片进行高斯模糊，随机调整图片的对比度、饱和度与亮度，模拟不同真实环境下的图片效果； S33、建立自上而下的检测机制，具体为：坐标检测网络输入RGB-D相机采集的彩色图，先经过YOLOv8网络，得到工业机器人在彩色图中的2D包围框与2D包围框内的裁剪图像；将2D包围框内的裁剪图像经过HRNet网络对工业机器人进行关键点检测，得到9个关键点的热力图；热力图一方面经过极大值响应处理得到工业机器人的关键点2D坐标，另一方面与深度图、彩色图一起送入IRDepthNet网络，得到工业机器人关键点的3D坐标； S4、利用训练好后的坐标检测网络实现对多工业机器人的关键点2D与3D坐标的实时观测。

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