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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种机器人操纵铰接物体的方法与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：CN120002640B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202510212114.0，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种机器人操纵铰接物体的方法与系统是由张平;曾鸿亮;魏子宸设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机器人操纵铰接物体的方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种机器人操纵铰接物体的方法与系统，包括以下步骤：将输入的三维点云数据标准化，使其在统一尺度下处理；通过多尺度特征提取模块分块并编码点云数据，提取出全局与局部特征，再通过点级特征提取模块生成点级特征；利用分割网络对物体进行部件分割，判断部件的可动性，并在关节参数估计网络中估计出可移动部件的关节类型、方向、位置和状态；通过操作可行性评估网络进一步生成末端执行器的操作建议和评分，确定最优的操作方向和交互点，通过轨迹规划模块计算末端执行器的操作轨迹，完成对物体的推拉等操作指令。本发明的系统在训练阶段引入自监督学习进行预训练，提高其泛化能力，确保在未见类别的物体上也能保持高性能。

本发明授权一种机器人操纵铰接物体的方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种机器人操纵铰接物体的方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、获取目标物体的三维点云数据，对三维点云数据标准化，使得在统一尺度下处理； 步骤S2、通过多尺度特征提取模块分块并编码点云数据，提取出全局与局部特征； 多尺度特征提取模块采用多层远点采样和k近邻算法，对点云数据进行多尺度划分，将每层点云分块表示为，具体公式为： ； 其中，表示在第个尺度下采样得到的中心点集，为第层的中心点数，为每个中心点的邻居点数，表示第层的分块数据； 使用视觉变换器对多尺度特征进行编码，每个尺度的输入为： ； 其中，表示通过Mini-PointNet网络对输入的点云分块数据进行初步特征提取，为中心点的位置编码，是第一个尺度下的中心点集，是经过视觉变换器处理的点云特征矩阵，维度为，其中是该尺度下点云的中心点数量，是特征编码后的维度，表示维度为的特征矩阵； 步骤S3、通过点级特征提取模块生成点级特征，供物体分割和操作规划使用； 步骤S4、部件分割模块利用分割网络对物体进行部件分割，判断部件的可动性，并在关节参数估计模块中估计出可移动部件的关节类型、方向、位置和状态； 步骤S5、通过操作可行性评估网络进一步生成末端执行器的操作建议和评分，确定最优的操作方向和交互点； 步骤S6、通过轨迹规划模块规划末端执行器的操作轨迹，完成对物体的推拉操作指令； 规划末端执行器的操作轨迹是基于关节参数和目标状态，通过插值计算生成轨迹，包括： 对于棱柱关节，运动轨迹按平移路径规划，表示为： ； 其中，表示末端执行器或被操作点在插值参数时刻的空间位置，为起始点，为移动距离，为移动方向； 对于旋转关节，通过罗德里格斯公式计算旋转路径，定义为： ； 其中，表示绕轴旋转的旋转矩阵，为起始点，为旋转关节的位置。

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