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龙图腾网获悉北京赛佰特科技有限公司申请的专利面向复杂工况的机器人自适应抓取与装配轨迹规划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：CN120588223B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510903619.1，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权面向复杂工况的机器人自适应抓取与装配轨迹规划方法是由赵明智;刘艳设计研发完成，并于2025-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向复杂工况的机器人自适应抓取与装配轨迹规划方法在说明书摘要公布了：本发明提供面向复杂工况的机器人自适应抓取与装配轨迹规划方法，涉及机器人控制技术领域，包括建立工件三维特征数据模型，构建包含工况识别层、策略生成层和奖励计算层的深度强化学习网络，生成最优抓取策略，并将装配任务分解为预对准、初始装配和精确装配三个阶段，实现参数动态优化。本发明能够适应工件位姿不确定、遮挡和形变等复杂工况，提高抓取精度和装配成功率。

本发明授权面向复杂工况的机器人自适应抓取与装配轨迹规划方法在权利要求书中公布了：1.面向复杂工况的机器人自适应抓取与装配轨迹规划方法，其特征在于，包括： 获取目标工件的特征数据，建立包含工件几何特征和材质特征的三维特征数据模型，提取工件表面的抓取特征点，具体包括：获取工件的点云数据、表面纹理图像和表面硬度分布数据；对所述点云数据和表面纹理图像进行预处理，提取工件表面的关键点及其法向量；基于所述表面硬度分布数据计算工件表面的弹性模量分布和形变恢复力分布，所述形变恢复力分布由线性项和二次项组成，所述线性项表征材料的弹性特性，所述二次项表征材料的非线性变形特性；基于所述关键点的空间位置信息、所述法向量和表面纹理图像信息构建几何特征描述，基于所述弹性模量分布和形变恢复力分布构建材质特征描述；基于特征可靠性度量值对几何特征描述和材质特征描述进行自适应权重优化，构建三维特征数据模型；对所述三维特征数据模型中的每个关键点计算可抓取性评分，所述可抓取性评分由几何特征得分、材质特征得分和稳定性得分加权组成，所述几何特征得分基于局部曲率变化计算，所述材质特征得分基于局部弹性特性计算，所述稳定性得分基于局部形变恢复力计算；根据所述可抓取性评分提取工件表面的抓取特征点集合，所述抓取特征点集合中每个特征点包括空间位置、法向量、局部几何特征描述符和局部材质特征描述符； 构建包括工况识别层、策略生成层和奖励计算层的深度强化学习网络模型，其中，工况识别层对工件位姿不确定性、遮挡程度和工件形变程度进行在线评估，输出工况特征向量；策略生成层将工况特征向量与抓取特征点进行融合，生成最优抓取策略，所述最优抓取策略包括抓取力度闭环控制参数、抓取姿态补偿参数和抓取稳定性控制参数；奖励计算层在抓取执行过程中实时评估应力分布均匀性、姿态稳定性和抓取鲁棒性，动态更新策略生成层的优化权重； 根据所述最优抓取策略完成工件抓取后，将装配任务分解为预对准、初始装配和精确装配三个阶段；在预对准阶段，基于抓取策略中的抓取姿态补偿参数优化装配初始路径；在初始装配阶段，基于力传感器数据识别接触状态类型，针对不同接触状态类型动态生成阻抗控制参数；在精确装配阶段，基于力传感器反馈实时优化阻抗控制参数。

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