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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种具有示教学习能力的五指机械手抓取控制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：CN116749214B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202310741393.0，技术领域涉及：B25J13/00；该发明授权一种具有示教学习能力的五指机械手抓取控制方法及系统是由李可;王加帅;李光林;魏娜设计研发完成，并于2023-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种具有示教学习能力的五指机械手抓取控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及机器人学习技术领域，提供了一种具有示教学习能力的五指机械手抓取控制方法及系统。该方法包括，在三维运动捕捉系统下，建立世界坐标系，在佩戴数据手套情况下，采集人手抓握不同物体时的手部姿势信息数据；基于手部姿势信息数据，建立人手与五指机械手之间的映射关系；基于手部姿势信息数据，采用生成式对抗网络分析手部姿态，构建协同矩阵，根据不同的抓握物体，生成预抓握姿态；通过运动捕捉系统，识别出将要抓握的物体，基于人手与五指机械手之间的映射关系，为五指机械手当前的预抓握姿态匹配最接近的预设姿态，采用基于二次规划的逆动力学控制方法控制五指机械手抓握。

本发明授权一种具有示教学习能力的五指机械手抓取控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种具有示教学习能力的五指机械手抓取控制方法，其特征在于，包括： 在三维运动捕捉系统下，建立世界坐标系，在佩戴数据手套情况下，采集人手抓握不同物体时的手部姿势信息数据； 基于手部姿势信息数据，建立人手与五指机械手之间的映射关系； 基于手部姿势信息数据，采用生成式对抗网络分析手部姿态，构建协同矩阵，根据不同的抓握物体，生成预抓握姿态； 所述采用生成式对抗网络的过程包括：对手部姿势信息数据进行扩充，构建输入数据；基于输入数据，采用生成器，得到生成数据；以生成数据和手部姿势信息数据的差异最小化为目标，采用判别器，对生成器网络不断优化；其中，所述生成式对抗网络包括生成器和判别器； 所述采用生成式对抗网络分析手部姿态，构建协同矩阵的过程包括：基于手部姿势信息数据，采用优化后的生成器网络，得到手部姿势主成分数据；对手部姿势主成分数据进行主成分分析，构建协同矩阵，其中，所述协同矩阵为协同权重与协同效应子空间的乘积； 通过运动捕捉系统，识别出将要抓握的物体，基于人手与五指机械手之间的映射关系，为五指机械手当前的预抓握姿态匹配最接近的预设姿态，采用基于二次规划的逆动力学控制方法控制五指机械手抓握； 其中，所述采用基于二次规划的逆动力学控制方法的过程包括：构建五指机械手的运动方程和约束方程，引入成本函数，定义五指机械手手指末端关节的期望加速度；基于所述期望加速度和反馈项，以成本函数最小为目标，计算五指机械手手指末端关节的加速度；根据关节所需的扭矩和所述加速度控制五指机械手抓握； 所述运动方程和约束方程为 其中，表示系统的状态，表示五指机械手的连杆自由度，是所有接触点在笛卡尔空间中的姿态的级联，表示惯性矩阵，表示重力、离心力和科氏力的总和，是一个选择矩阵，是所有接触力矩向量的级联，是所有接触点的雅可比矩阵的级联，是包含系统所有自由度的控制力矩的向量； 所述二次规划的数学模型表达式为： 所优化的成本函数为，其中，，和表示等式约束，和表示不等式约束，且，与均为期望行为的列向量。

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