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龙图腾网获悉浙江大学;浙江钱塘机器人及智能装备研究有限公司申请的专利基于视触融合感知与多模态时空卷积的抓取稳定性评估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：CN116945170B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202310890785.3，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于视触融合感知与多模态时空卷积的抓取稳定性评估方法是由赵阳;唐锋;王进;张海运;陆国栋设计研发完成，并于2023-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视触融合感知与多模态时空卷积的抓取稳定性评估方法在说明书摘要公布了：本发明属于机器人智能抓取技术领域，基于视触融合感知与多模态时空卷积的抓取稳定性评估方法，包括以下步骤：步骤A01：基于Pybullet和TACTO建立机器人仿真抓取平台；步骤A02：根据步骤A01建立的机器人仿真抓取平台采集虚拟抓取及视触图像，获得多模态抓取数据集；步骤A03：建立静态视触抓取稳定性分析模型；步骤A04：根据步骤A01搭建的仿真抓取平台采集动态先验数据，获得仿真抓取物体数据集；步骤A05：构建时空卷积抓取稳定性评估模型；步骤A06：训练与验证动态视触融合模型。通过触觉模态信息与视觉模态信息的相互补充，提高抓取的准确性和稳定性。抓取稳定性评估有助于提高机器人的抓取成功率和工作效率，对机器人抓取任务的高效成功实现具有重要的作用。

本发明授权基于视触融合感知与多模态时空卷积的抓取稳定性评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视触融合感知与多模态时空卷积的抓取稳定性评估方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤A01：基于Pybullet和TACTO建立机器人仿真抓取平台； 步骤A02：根据步骤A01建立的机器人仿真抓取平台采集虚拟抓取及视触图像，获得多模态抓取数据集，包括以下步骤： 步骤A021：获得EGAD模型的仿真抓取物体； 步骤A022：根据机器人仿真抓取平台采集虚拟抓取及视触图像； 步骤A023：加载机器人仿真抓取平台的模型，调整仿真抓取物体状态，获得机器人仿真抓取平台模拟抓取动作收集数据； 步骤A03：建立静态视触抓取稳定性分析模型； 步骤A04：根据步骤A01搭建的仿真抓取平台采集动态先验数据，获得仿真抓取物体数据集； 步骤A05：构建时空卷积抓取稳定性评估模型； 步骤A06：训练与验证动态视触融合模型； 步骤A022根据机器人仿真抓取平台采集虚拟抓取及视触图像，包括以下步骤： 步骤A0221：初始化Pybullet，创建渲染器，并在渲染器中创建光源传感器和触觉传感器； 步骤A0222：加载并解析URDF文件，添加mesh文件，并最后添加到渲染器中； 步骤A0222：采用Pybullet进行步进仿真，TACTO同步所述仿真抓取物体的姿态，最后将所述仿真抓取物体的姿态同步到渲染器； 步骤A023：加载机器人仿真抓取平台的模型，调整仿真抓取物体状态，获得机器人仿真抓取平台模拟抓取动作收集数据，包括以下步骤： 步骤A0231：加载机器人仿真抓取平台的模型之后，机器人夹爪初始化为张开状态，调整所述仿真抓取物体状态，首先将所述仿真抓取物体放置于初始位置，然后仿真抓取物体自由掉落至地面； 步骤A0232：仿真抓取物体的姿态稳定之后驱动电机使机器人夹爪运动至预定位置，随后机器人夹爪闭合，待机器人夹爪稳定后，利用Pybullet记录当前相机的视角、光源传感器和触觉传感器与所述仿真抓取物体之间的接触法向力的信息以及当前被抓取所述仿真抓取物体的位姿信息，采集当前RGB图像、Depth图像和接触力数据，然后进行DIGIT的画面渲染，采集光源传感器、触觉传感器的RGB图像和Depth图像，然后机械臂匀速上升20cm，在机械臂稳定之后获取当前时刻仿真抓取物体的位姿信息，若与初始时刻的沿z轴方向的高度差小于阈值，则确认为抓取失败，记录该组数据的抓取标签为0；反之确认为抓取成功，记录该组数据的抓取标签为1； 步骤A0233：机械人夹爪在抓取过程中更新所述仿真抓取物体的位姿态信息，机械臂的驱动位置沿被抓取所述仿真抓取物体的质心位置周围增加随机扰动，且增加垂直抓取绕z轴的随机转动，随机更新所述机器人夹爪的夹持力，所述机器人夹爪的夹持力取值范围为5~20N。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江大学;浙江钱塘机器人及智能装备研究有限公司，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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