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龙图腾网获悉暨南大学申请的专利灵巧手自适应抓取方法、灵巧手控制系统和存储介质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：CN121132718B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511473556.7，技术领域涉及：B25J15/00；该发明授权灵巧手自适应抓取方法、灵巧手控制系统和存储介质是由牛伟龙;魏来;钟恩辰;屈挺;孙小光;莫景霖;马乐嘉;陈芷佳;陈顺如;刘畅设计研发完成，并于2025-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本灵巧手自适应抓取方法、灵巧手控制系统和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及的灵巧手自适应抓取方法、灵巧手控制系统和存储介质，该灵巧手自适应抓取方法包括：获取多模态感知数据；在对点云数据进行处理，生成抓取目标对应的点云全局特征向量之后，将触觉贴片信息映射至灵巧手工作空间，生成模拟触觉信号；利用Glow‑CVAE条件生成模型，处理点云全局特征向量和模拟触觉信号，生成包括关节姿态和位姿参数的候选抓取手势集；确定每个候选抓取手势所对应的稳定度，根据稳定度从候选抓取手势集中选取目标抓取手势，并以目标抓取手势对抓取目标进行抓取。通过本申请，解决了相关技术中对异形件、柔性物体适应性有限，抓取稳定度不高的问题，实现了在复杂场景下对多样化物品抓取的高适应性和稳定性的有益效果。

本发明授权灵巧手自适应抓取方法、灵巧手控制系统和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种灵巧手自适应抓取方法，其特征在于，包括： 获取多模态感知数据，其中，所述多模态感知数据包括：从抓取动作相对应的RGB-D图像中获取的抓取目标所对应的点云数据、灵巧手对抓取目标的触觉贴片信息； 在对所述点云数据进行处理，生成抓取目标对应的点云全局特征向量之后，将所述触觉贴片信息映射至灵巧手工作空间，生成模拟触觉信号； 利用Glow-CVAE条件生成模型，处理所述点云全局特征向量和所述模拟触觉信号，生成包括关节姿态和位姿参数的候选抓取手势集；其中，所述候选抓取手势集的每个候选抓取手势对应一个所述关节姿态和一个所述位姿参数，所述Glow-CVAE条件生成模型是根据预设训练模板图像的点云数据和所述预设训练模板图像对应的真实抓取手势信息训练生成的； 确定每个所述候选抓取手势所对应的稳定度，并根据所述稳定度，从所述候选抓取手势集的所有所述候选抓取手势中选取目标抓取手势，并以所述目标抓取手势对抓取目标进行抓取，其中，所述稳定度是根据灵巧手与抓取目标的接触匹配度、表面包络度、抓取穿透与自碰撞程度所确定的； 其中，利用Glow-CVAE条件生成模型，处理所述点云全局特征向量和模拟触觉信号，生成包括关节姿态和位姿参数的候选抓取手势集，包括： 利用CVAE生成网络，将所述点云全局特征向量与所述模拟触觉信号进行向量拼接，生成第一联合特征； 利用所述Glow-CVAE条件生成模型的变分自编码器，对所述第一联合特征进行推断，生成后验分布参数，其中，所述后验分布参数包括分布参数均值向量和分布参数方差向量； 对所述分布参数均值向量和所述分布参数方差向量，进行重参数采样，生成隐变量； 在将所述隐变量和所述点云全局特征向量进行拼接，生成联合潜在特征向量后，利用所述Glow-CVAE条件生成模型的解码器对所述联合潜在特征向量进行解码，生成所述候选抓取手势集； 其中，利用CVAE生成网络，将所述点云全局特征向量与所述模拟触觉信号进行向量拼接，生成第一联合特征，包括： 利用PointNet网络，将所述点云全局特征向量处理为抓取目标对应的物体特征向量，并利用所述PointNet网络，从所述模拟触觉信号中提取灵巧手对应的当前姿态特征向量； 将所述物体特征向量和所述当前姿态特征向量进行串联，生成多维向量，并通过所述CVAE生成网络的目标全连接层，从所述多维向量中提取联合分布信息，得到所述第一联合特征。

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暨南大学，其通讯地址为：519000 广东省珠海市香洲区前山路206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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