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龙图腾网获悉济南大学申请的专利一种基于语义约束与多模态融合的机械臂抓取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：CN121670693B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610203430.6，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于语义约束与多模态融合的机械臂抓取方法及系统是由张菁;李丹;郭云鹏;高志航;陈彬设计研发完成，并于2026-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于语义约束与多模态融合的机械臂抓取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于语义约束与多模态融合的机械臂抓取方法及系统，涉及机器人抓取技术领域，该方法包括：获取场景视觉信息与用户语音指令，通过轻量化改进的MSBD‑YOLO模型检测与定位目标物体，并对语音指令进行语义编码得到文本语义特征；将文本语义特征与视觉特征进行空间扩展与像素级融合，基于融合特征预测抓取参数并生成多个候选抓取点；利用文本语义特征对候选点进行语义一致性评估，结合抓取质量参数筛选出目标抓取点；最终控制机械臂执行抓取。本发明通过引入语义一致性评估机制，将用户意图融入抓取决策，解决了机器人难以依据复杂语义指令准确选择并抓取特定目标的技术问题，提升了人机交互抓取的准确性与智能化水平。

本发明授权一种基于语义约束与多模态融合的机械臂抓取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于语义约束与多模态融合的机械臂抓取方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待抓取场景的视觉信息以及用户的语音指令，根据所述视觉信息识别并定位场景中的目标物体，并对所述语音指令进行识别与语义编码，得到表征用户意图的文本语义特征； 将所述文本语义特征与所述目标物体的信息进行融合，基于融合后的特征进行抓取参数预测，生成多个候选抓取点； 将所述文本语义特征与所述目标物体的信息进行融合，包括： 对所述文本语义特征进行空间扩展处理，生成与视觉特征在空间分辨率上一致的语义特征张量； 将所述语义特征张量与包含所述目标物体信息的视觉特征进行像素级拼接，得到拼接后的融合特征张量； 对所述拼接后的融合特征张量进行卷积操作，生成所述融合后的特征； 将所述文本语义特征作为语义约束条件，对所述多个候选抓取点进行语义一致性评估，筛选出目标抓取点并生成抓取控制指令； 对所述多个候选抓取点进行语义一致性评估，包括： 基于所述抓取参数预测的结果，获取每个候选抓取点对应的抓取质量参数； 从所述融合后的特征中，提取以各候选抓取点为中心的区域特征，作为对应的局部视觉特征； 计算所述文本语义特征与每个局部视觉特征之间的语义相关性，得到各候选抓取点的语义一致性评分； 根据每个候选抓取点的抓取质量参数和语义一致性评分，确定目标抓取点； 所述确定目标抓取点，通过以下加权决策函数实现： ； 其中，为目标抓取点的索引，表示抓取质量参数；表示语义一致性评分；为质量参数的权重系数、为语义一致性的权重系数，用于平衡几何可抓性与语义匹配程度； 根据所述抓取控制指令，控制机械臂执行抓取操作。

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