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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种基于物理先验知识的六自由度抓取检测方法与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：CN120747207B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202511171363.6，技术领域涉及：G06T7/70；该发明授权一种基于物理先验知识的六自由度抓取检测方法与系统是由朱青;黄嘉男;王耀南;刘学兵;周显恩;吴成中;吴张炎;王向东设计研发完成，并于2025-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物理先验知识的六自由度抓取检测方法与系统在说明书摘要公布了：一种基于物理先验知识的六自由度抓取检测方法与系统，方法包括：1、获取若干张包含目标物体的场景点云，为每张场景点云标注抓取姿态；2、搭建六自由度抓取检测神经网络模型；3、利用训练集对六自由度抓取检测神经网络模型进行训练，在训练中进行模型参数更新；4、利用测试集对六自由度抓取检测神经网络进行评估，保存表现最好的模型作为后续推理使用的模型；5、获取真实抓取作业场景点云，并输入到六自由度抓取检测神经网络模型中，得到真实作业场景中目标物体的抓取姿态，机器人执行系统依据目标物体的抓取姿态完成抓取、转运作业任务。本发明在一定程度上缓解了抓取检测模型对参与训练的目标物体品类信息的依赖，提升了抓取检测的泛化性。

本发明授权一种基于物理先验知识的六自由度抓取检测方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于物理先验知识的六自由度抓取检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、获取若干张包含目标物体的场景点云，为每张场景点云标注抓取姿态，并按照预设比例划分训练集和测试集； S2、搭建基于物理先验知识的六自由度抓取检测神经网络模型，该模型包含依次连接的点云稀疏特征提取模块、可抓取区域优化回归模块、抓取参数估计模块以及基于物理先验知识的抓取姿态细化模块； S3、利用训练集对六自由度抓取检测神经网络模型进行训练，设置损失函数，计算六自由度抓取检测神经网络模型输出与真实抓取姿态的差值，并依照梯度情况对六自由度抓取检测神经网络的参数进行更新； S4、利用测试集对训练后的六自由度抓取检测神经网络进行评估，保存在评估环节表现最好的模型作为后续推理使用的六自由度抓取检测神经网络模型； S5、获取真实抓取作业场景点云，并输入到S4中得到的六自由度抓取检测神经网络模型中，得到真实作业场景中目标物体的抓取姿态，机器人执行系统依据目标物体的抓取姿态完成抓取、转运作业任务； 所述点云稀疏特征提取模块用于提取场景点云中设定维度的特征信息； 所述可抓取区域优化回归模块用于计算和优化抓取候选点的置信度分数；包括依次连接的可抓取区域置信度分数回归头与可抓取区域优化块，其中可抓取区域置信度分数回归头包含依次连接的卷积层、归一层一、Relu激活层一以及卷积层；可抓取区域优化块用于对可抓取区域置信度分数回归头输出的可抓取区域的置信度分数进行优化； 所述抓取参数估计模块用于估计抓取候选点作为夹爪中心的抓取姿态，包含局部点云裁剪块、特征融合块以及抓取参数回归块；特征融合块包括卷积层;抓取参数回归块包含依次连接的卷积层、归一化层二、Relu激活层二、卷积层、归一化层三、Relu激活层三和卷积层 基于物理先验知识的抓取姿态细化模块包含接触点计算块、平坦度计算块和力闭合度计算块，其中接触点计算块用于依据场景点云和抓取参数估计模块输出的抓取姿态计算场景点云中距离夹爪连线最近点，并将最近点作为夹爪接触点；平坦度计算块和力闭合度计算块用于计算接触点邻域相关得分。

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