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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于多模态数据融合的机械手臂感知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：CN117103277B 。

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：202311297470.4，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于多模态数据融合的机械手臂感知方法是由谢世朋;苏士伟;谢静岩设计研发完成，并于2023-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态数据融合的机械手臂感知方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉技术领域，公开了一种基于多模态数据融合的机械手臂感知方法，包括：进行相机标定和手眼标定；采用ROS驱动相机获取图像和深度图，并采用YOLOv5图像识别算法，计算出目标物的中心点和位姿矩阵；设计坐标系转移算法，将目标物在相机坐标系下的齐次矩阵转移到机械臂基坐标系下的齐次矩阵；设计运动控制算法，实现机械手臂的运动控制，完成既定任务。本发明融合了RGB图像、深度图像以及灵巧手的触觉系统等多个模态的数据对目标物进行识别，计算出物体中心点的位姿信息，通过机械手臂上的灵巧手对目标物进行操作，提高利用灵巧手的触觉系统感知操作目标物的准确度，实现机械手臂准确抓取目标物。

本发明授权一种基于多模态数据融合的机械手臂感知方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据融合的机械手臂感知方法，其特征在于，包括： 进行相机标定和手眼标定，所述相机标定采用opencv的calibrateCamera函数进行标定，所述手眼标定采用opencv的calibrateHandEye函数进行标定； 采用ROS驱动相机获取图像和深度图，并采用YOLOv5图像识别算法，计算出目标物的中心点和位姿矩阵； 设计坐标系转移算法，将目标物在相机坐标系下的齐次矩阵转移到机械臂基坐标系下的齐次矩阵； 设计运动控制算法，实现机械手臂的运动控制，完成既定任务；具体包括： 采用YOLOv5图像识别算法，判断是否识别到目标物；若否，则移动机器人车身并继续进行目标物识别；若是，则通过深度信息和相机内参得到物体位姿； 判断是否需要识别物体中心点，若是，则启动VoteNet三维点云识别得到物体中心点位姿，并结合YOLOv5像素中心点加权计算物体表面像素中心点，进而进行坐标系转移算法；若否，则直接进行坐标系转移算法； 进行机械臂运动控制算法，判断机械臂能否达到位置；若否，则返回移动机器人车身的步骤进行目标物识别；若是，则运行机械臂，采用灵巧手抓取或操作目标物，直至任务完成。

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南京邮电大学，其通讯地址为：210000 江苏省南京市文苑路9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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