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龙图腾网获悉燕山大学申请的专利一种基于视觉的机器人摘钩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：CN119347758B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202411535385.1，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于视觉的机器人摘钩方法是由李雅倩;张泽;李海滨;张文明;宋涛设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉的机器人摘钩方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于视觉的机器人摘钩方法，属于火车摘钩技术领域，包括：车厢停止运行时，激光雷达启动，采集激光雷达周围环境的点云数据，计算出车钩手柄的位置信息；通过手眼标定将车钩手柄的位置信息转换到机器人坐标系下，机器人根据坐标信息到达指定位置；相机启动并采集机器人到达指定位置时的RGB图像，判断机器人是否抓住车钩手柄；机器人按照摘钩路径的点进行摘钩动作；摘钩完成后，采集摘钩完成后的RGB图像并判断是否摘钩成功，车厢脱钩，摘钩动作完成，机器人回到初始位置。本发明克服了周围环境复杂导致摘钩失败的情况，使得机器人摘钩更加精准无误，降低了工作人员的安全风险，提高了翻车机系统的自动控制水平。

本发明授权一种基于视觉的机器人摘钩方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉的机器人摘钩方法，其特征在于：包括以下步骤： S1，车厢停止运行时，激光雷达启动，采集激光雷达周围环境的点云数据，通过点云分割网络计算出车钩手柄的位置信息； 所述点云分割网络由编码部分和解码部分构成，编码部分由第一层编码层、第二层编码层、第三层编码层和第四层编码层组成； 所述第一层编码层由采样层、分组层和特征提取层组成，采样层中通过最远点采样采取一定数量的点，分组层中将采取的点作为中心点，将中心点周围最近的k个点分为一个分组，特征提取层根据中心点与每个邻域点的关系，将其编码为一个更高维度的点； 所述特征提取层为密度-位置自适应卷积，由ScoreNet和权重库组成；所述ScoreNet通过并行的MLPs和GRU学习中心点与邻域点的位置和密度关系，生成一系列自适应系数，生成的一系列自适应系数与权重库中的权重矩阵相乘得到核函数，输入特征与核函数一一映射后通过聚合函数得到输出特征； 中心点与邻域点的密度关系由自适应核密度估计计算，将高斯函数作为自适应核密度估计的核函数，并将两点之间的欧几里得距离作为评估两点相关性的度量，公式化为： 其中，dis表示中心点和邻域点的距离；k表示邻域点的数量；h为可变带宽，表示自适应核密度曲线的平滑程度，h公式化为：根据分组中每个点的不同分布而变化； S2，通过手眼标定将车钩手柄的位置信息转换到机器人坐标系下，机器人根据坐标信息到达指定位置； S3，相机启动并采集机器人到达指定位置时的RGB图像，通过目标检测网络判断机器人是否抓住车钩手柄； S4，机器人按照摘钩路径的点进行摘钩动作； S5，摘钩完成后，采集摘钩完成后的RGB图像并通过目标检测网络判断是否摘钩成功，车厢脱钩，摘钩动作完成，机器人回到初始位置，返回步骤S1，准备执行下一次摘钩任务。

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