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龙图腾网获悉江苏道达智能科技有限公司申请的专利一种基于标定约束点云重建的机械臂抓取方法和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：CN121353395B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511913429.4，技术领域涉及：G06T7/70；该发明授权一种基于标定约束点云重建的机械臂抓取方法和系统是由许中;张晓鹏;赵家丰设计研发完成，并于2025-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于标定约束点云重建的机械臂抓取方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于标定约束点云重建的机械臂抓取方法和系统，该方法包括：在工业场景的目标位置设置标定板，基于标定板对机械臂进行手眼标定测准，以获取相应的手眼变换矩阵；通过设置在机械臂上的工业RGB相机对工业场景进行拍摄，以获取包含标定板的目标图像；根据目标图像获取工业RGB相机的标定相机位姿；根据目标图像和标定相机位姿进行稀疏点云重建，以获取工业场景对应的场景稀疏点云；基于标定相机位姿、场景稀疏点云和手眼变换矩阵对机械臂进行路径规划以获取机械臂的规划抓取路径；控制机械臂按照规划抓取路径进行目标抓取。大大提高了稀疏点云重建的精度，提高了机械臂抓取的准确性和稳定性，并且降低了图像采集设备的成本。

本发明授权一种基于标定约束点云重建的机械臂抓取方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于标定约束点云重建的机械臂抓取方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，在工业场景的目标位置设置标定板，并基于所述标定板对所述机械臂进行手眼标定测准，以获取相应的手眼变换矩阵； S2，通过设置在所述机械臂上的工业RGB相机对所述工业场景进行拍摄，以获取包含所述标定板的目标图像； S3，根据所述目标图像获取所述工业RGB相机的标定相机位姿； S4，根据所述目标图像和所述标定相机位姿进行稀疏点云重建，以获取所述工业场景对应的场景稀疏点云；其中，步骤S4具体包括以下步骤： S41，采用第一视觉模型对所述目标图像进行特征提取，以获取相应的视觉特征； S42，将所述视觉特征通过第二视觉模型输出头前的部分，并按照所述第二视觉模型相同的设置增加相机嵌入特征，以获取位于所述第二视觉模型输出头前的预测相机特征和预测图像特征； S43，获取预训练的相机特征编码器，并采用所述相机特征编码器将标定相机位姿编码为标定相机特征； S44，计算所述标定相机特征和所述预测相机特征之间的相对偏差；其中，通过以下公式计算标定相机特征和所述预测相机特征之间的相对偏差： ， 其中，为所述标定相机特征，为所述预测相机特征，为所述相对偏差； S45，基于交叉注意力机制根据所述相对偏差和预测图像特征进行微调计算以获取微调图像特征；其中，将所述相对偏差作为所述交叉注意力机制中的查询向量Q，并将预测图像特征作为所述交叉注意力机制中的关键字向量K和值向量V，通过以下公式进行微调计算以获取所述微调图像特征： ， 其中，表示所述预测图像特征，表示所述微调图像特征； S46，通过DPT模型获取所述微调图像特征位于输出头前的最后一级中间特征，并在所述中间特征加入标定位置编码后采用自注意力机制进行微调计算，以获取输入所述DPT模型输出头的最后一层输入特征； S47，将所述最后一层输入特征通过所述DPT模型的最后输出头，获取场景稀疏点云； S5，基于所述标定相机位姿、所述场景稀疏点云和所述手眼变换矩阵对所述机械臂进行路径规划以获取所述机械臂的规划抓取路径； S6，控制所述机械臂按照所述规划抓取路径进行目标抓取。

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