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龙图腾网获悉湖南湘江时代机器人研究院有限公司申请的专利一种杂乱场景的机器人抓取检测方法及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：CN121083672B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511648631.9，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种杂乱场景的机器人抓取检测方法及系统是由朱青;王向东;王耀南;黄嘉男;吴张炎;刘学兵;颜志;李欣宜设计研发完成，并于2025-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种杂乱场景的机器人抓取检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及机器人目标抓取领域，具体为一种杂乱场景的机器人抓取检测方法及系统，方法包括：1、采集杂乱场景下物体的RGB图像和深度图像，预处理后构建训练数据集；2、搭建机器人抓取检测网络模型；3、从训练数据集中选择RGB图像和深度图像输入到机器人抓取检测网络模型中，得到预测的抓取姿态；4、依据预测的抓取姿态和真实的抓取姿态构建损失函数，循环3至4，最小化损失函数，直至损失函数收敛；5、将训练后的机器人抓取检测网络模型部署到机器人平台上，使用机器人抓取检测网络模型生成物体的抓取姿态，完成对目标物体的抓取。本发明可以准确地找到杂乱场景下的目标物体并预测最佳抓取点，从而有效提高机器人的抓取成功率。

本发明授权一种杂乱场景的机器人抓取检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种杂乱场景的机器人抓取检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、采集杂乱场景下物体的RGB图像和深度图像，并进行预处理操作，然后利用预处理后的RGB图像和深度图像构建杂乱训练数据集； S2、搭建基于编码器-处理器-解码器架构的机器人抓取检测网络模型，机器人抓取检测网络模型包括KA-Cross注意力块； S3、从杂乱训练数据集中选择一张RGB图像和深度图像输入到机器人抓取检测网络模型中，得到预测的抓取姿态； S4、依据预测的抓取姿态和真实的抓取姿态构建损失函数，循环S3至S4，最小化损失函数，直至损失函数收敛，得到训练后的机器人抓取检测网络模型； S5、将训练后的机器人抓取检测网络模型部署到机器人平台上，实时采集场景信息，使用训练后的机器人抓取检测网络模型生成物体的抓取姿态，然后规划机器人的抓取路径，完成对目标物体的抓取； 所述机器人抓取检测网络模型包括依次连接的块嵌入层、编码器、处理器、解码器和投影层； 编码器由依次连接的n层编码子模块构成，每层编码子模块均包括依次连接的KA-Cross注意力块、Swin-Transformer块一和下采样层； 处理器包括通过残差连接的KA-Self注意力块和FeedForward层；KA-Self注意力块与编码器第n层编码子模块中的下采样层连接； 解码器一共n层，包括依次连接的上采样层一和n-1层解码子模块，上采样层一与处理器连接，每层解码子模块均包括依次连接的连接层、Swin-Transformer块二和上采样层二，且第层的编码子模块与第层的解码子模块跳跃连接，； 所述KA-Cross注意力块包括依次连接的交叉注意力、随机深度卷积层一、KAN层以及随机深度卷积层二； 交叉注意力用于将诱导点特征Z进行线性变换，从而推导出查询矩阵，并将上一层的输出特征进行线性变换，从而推导出键值矩阵和值矩阵。

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