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龙图腾网获悉卧安科技(深圳)有限公司申请的专利具身机器人及其抓取姿态预测方法和具身机器人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：CN120588236B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202511029172.6，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权具身机器人及其抓取姿态预测方法和具身机器人系统是由黄占阳;李建强;李建刚设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本具身机器人及其抓取姿态预测方法和具身机器人系统在说明书摘要公布了：本申请适用于具身机器人技术领域，提供了一种具身机器人及其抓取姿态预测方法和具身机器人系统。该方法包括：获取包含待抓取物体的待检测图像的第一拼接特征图，以及与待检测图像对应的待检测点云；将第一拼接特征图输入主干网络的隐式编码头，得到待抓取物体上每个像素的预测隐式编码；将待检测点云和待抓取物体上每个像素的预测隐式编码输入解码网络，能够对待抓取物体进行三维重建，并基于重建的三维模型确定具身机器人在待抓取物体的坐标系下的预测抓取姿态；基于具身机器人在待抓取物体的坐标系下的预测抓取姿态，确定具身机器人在世界坐标系下的预测抓取姿态。通过本申请可提高具身机器人的抓取姿态的预测准确率。

本发明授权具身机器人及其抓取姿态预测方法和具身机器人系统在权利要求书中公布了：1.一种具身机器人的抓取姿态预测方法，其特征在于，包括： 获取包含待抓取物体的待检测图像的第一拼接特征图，以及与所述待检测图像对应的待检测点云，所述待检测图像包括待检测RGB图像和待检测深度图像，所述第一拼接特征图由所述待检测RGB图像的特征图和所述待检测深度图像的特征图拼接得到； 将所述第一拼接特征图输入主干网络的隐式编码头，得到所述待抓取物体上每个像素的预测隐式编码，所述待抓取物体上每个像素的预测隐式编码表征所述待抓取物体的形状，以及对应像素为抓取点或者对应像素不为抓取点； 将所述待检测点云和所述待抓取物体上每个像素的预测隐式编码输入解码网络，得到具身机器人在所述待抓取物体的坐标系下的预测抓取姿态；所述解码网络用于：基于所述待检测点云和所述待抓取物体上每个像素的预测隐式编码，对所述待抓取物体进行三维重建，得到所述待抓取物体的三维模型，并基于所述三维模型确定所述具身机器人在所述待抓取物体的坐标系下的预测抓取姿态； 基于所述具身机器人在所述待抓取物体的坐标系下的预测抓取姿态，确定所述具身机器人在世界坐标系下的预测抓取姿态； 所述主干网络还包括姿态头和热力图头； 在将所述第一拼接特征图输入所述主干网络之前，还包括： 获取包含物体样本的物体样本图像的第二拼接特征图、所述物体样本图像的真实热力图、所述物体样本上每个像素在所述世界坐标系下的真实姿态和所述物体样本上每个像素的真实隐式编码，所述物体样本图像包括物体样本RGB图像和对应的物体样本深度图像，所述第二拼接特征图由所述物体样本RGB图像的特征图和对应的所述物体样本深度图像的特征图拼接得到； 将所述第二拼接特征图分别输入所述热力图头、所述姿态头和所述隐式编码头，得到所述物体样本图像的第二预测热力图、所述物体样本上每个像素在所述世界坐标系下的预测姿态和所述物体样本上每个像素的预测隐式编码； 基于所述真实热力图中每个像素表征所述物体样本的概率值和所述第二预测热力图中对应像素表征所述物体样本的概率值，确定所述物体样本图像的目标热力图损失值； 基于所述物体样本上每个像素在所述世界坐标系下的真实姿态和对应的预测姿态，确定所述物体样本图像的目标姿态损失值； 基于所述物体样本上每个像素的真实隐式编码和对应的预测隐式编码，确定所述物体样本图像的目标隐式编码损失值； 基于所述目标热力图损失值、所述目标姿态损失值和所述目标隐式编码损失值，训练所述主干网络。

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