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龙图腾网获悉兰州大学申请的专利物体抓取方法、物体抓取装置、电子设备及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：CN116619373B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202310644612.3，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权物体抓取方法、物体抓取装置、电子设备及存储介质是由赵东东;阎石;袁佳欣;孟嘉铭;周兴文设计研发完成，并于2023-06-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本物体抓取方法、物体抓取装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种物体抓取方法、物体抓取装置、电子设备及存储介质，属于机器人控制技术领域，通过预设神经网络确定第一物体状态对应的初始抓取动作，根据初始抓取动作更新第一物体状态，得到第二物体状态，对第一、第二物体状态进行物体离散程度评估得到第一、第二离散度评分，根据第一、第二物体状态和第一、第二离散度评分，确定执行初始抓取动作获得的第一奖励数据，根据第一奖励数据和预设基准奖励数据对预设神经网络进行参数优化，得到抓取动作生成网络，通过抓取动作生成网络对目标物体状态进行抓取动作生成，得到目标抓取动作，并根据目标抓取动作进行物体抓取，能够在杂乱的场景中实现准确的物体抓取。

本发明授权物体抓取方法、物体抓取装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.物体抓取方法，其特征在于，所述方法包括： 获取第一物体状态； 通过预设神经网络确定所述第一物体状态对应的初始抓取动作； 根据所述初始抓取动作更新所述第一物体状态，得到第二物体状态； 对所述第一物体状态进行物体离散程度评估，得到第一离散度评分，对所述第二物体状态进行物体离散程度评估，得到第二离散度评分； 根据所述第一物体状态、所述第二物体状态、所述第一离散度评分和所述第二离散度评分，确定执行所述初始抓取动作获得的第一奖励数据； 根据所述第一奖励数据和预设基准奖励数据对所述预设神经网络进行参数优化，以训练所述预设神经网络，得到抓取动作生成网络； 获取目标物体状态，通过所述抓取动作生成网络对所述目标物体状态进行抓取动作生成，得到目标抓取动作，并根据所述目标抓取动作进行物体抓取； 所述对所述第一物体状态进行物体离散程度评估，得到第一离散度评分，包括： 对所述第一物体状态进行实例分割，得到预测检测框；计算所述预测检测框与预设检测框之间的交并比数据；根据交并比数据对所述第一物体状态进行物体离散程度评估，得到所述第一离散度评分； 所述根据所述第一物体状态、所述第二物体状态、所述第一离散度评分和所述第二离散度评分，确定执行所述初始抓取动作获得的第一奖励数据，包括： 计算所述第二物体状态与所述第一物体状态之间的变化程度数据；对所述第一离散度评分和所述第二离散度评分进行求差处理，得到评分偏差数据；根据所述变化程度数据和所述评分偏差数据确定所述第一奖励数据； 所述根据所述第一奖励数据和预设基准奖励数据对所述预设神经网络进行参数优化，以训练所述预设神经网络，得到抓取动作生成网络，包括： 获取执行所述初始抓取动作的执行状态，并根据所述执行状态确定执行所述初始抓取动作获得的第二奖励数据；确定所述第二物体状态对应的中间抓取动作，并计算执行所述中间抓取动作的第三奖励数据；对所述第一奖励数据、所述第二奖励数据和所述第三奖励数据进行数据求和处理，得到预测奖励数据；根据所述预测奖励数据和所述预设基准奖励数据得到目标损失数据；根据所述目标损失数据对所述预设神经网络进行参数优化，以训练所述预设神经网络，得到所述抓取动作生成网络。

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