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龍圖騰網獲悉無錫市德純科技有限公司申請的專利一種基于觸覺傳感器的機器人柔性抓取方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119820577B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510244200.X，技術領域涉及：B25J9/16；該發明授權一種基于觸覺傳感器的機器人柔性抓取方法及系統是由薄勇;黃文雷設計研發完成，并于2025-03-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于觸覺傳感器的機器人柔性抓取方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及位姿控制技術領域，具體為一種基于觸覺傳感器的機器人柔性抓取方法及系統，包括：基于集成在機器人內的攝像頭對待操作物體所處環境進行圖像采集，以得到待操作物體所處的環境圖像；基于集成在機器人內的慣性測量設備獲取所述機器人的末端執行器的實時位姿，基于預先訓練的位姿估計模型對所述環境圖像中的待操作物體進行位姿估計，以得到所述待操作物體的位姿。本發明通過結合攝像頭獲取的環境圖像和慣性測量設備提供的實時位姿信息，機器人能夠實時估計待操作物體的位姿，利用預先訓練的位姿估計模型，可以準確地推測物體的位置和姿態，從而確保機器人末端執行器的操作能夠精確地與物體對接，減少了操作過程中的誤差。

本發明授權一種基于觸覺傳感器的機器人柔性抓取方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于觸覺傳感器的機器人柔性抓取方法，其特征在于，包括： 基于集成在機器人內的攝像頭對待操作物體所處環境進行圖像采集，以得到待操作物體所處的環境圖像； 基于集成在機器人內的慣性測量設備獲取所述機器人的末端執行器的實時位姿，基于預先訓練的位姿估計模型對所述環境圖像中的待操作物體進行位姿估計，以得到所述待操作物體的位姿； 構建所述機器人的末端執行器的運動學函數，將所述末端執行器的實時位姿和所述待操作物體的位姿之間的誤差最小為目標，根據所述運動學函數計算所述末端執行器的第一操作參數； 基于所述末端執行器的第一操作參數控制所述末端執行器對所述待操作物體進行接觸，基于集成在末端執行器內的觸覺傳感器對所述待操作物體進行觸覺感知，以得到接觸圖像； 獲取所述接觸圖像所對應的深度圖像，基于所述深度圖像計算所述末端執行器與所述待操作物體之間的偏移系數； 基于所述末端執行器與所述待操作物體之間的偏移系數根據所述運動學函數計算所述末端執行器的第二操作參數，基于所述第二操作參數對所述待操作物體進行柔性抓取； 所述位姿估計模型采用改進的YOLOv3網絡，并基于混合注意力模型對所述YOLOv3網絡的主干網絡進行改進； 所述混合注意力模型包括注意力模塊和聚合模型，其中，所述注意力模塊包括坐標信息單元、通道信息單元和空間注意力單元，其中，所述坐標信息單元的表達式如下： ； 其中，表示坐標信息單元輸出的特征圖，表示卷積操作，表示通道級聯操作，表示第一輸入特征圖，和表示坐標信息單元中X和Y軸通道的坐標信息； 所述通道信息單元的表達式如下： ； 其中，表示通道信息單元輸出的特征圖，表示Sigmoid激活函數，和表示通道信息單元的權重向量和偏置向量，和表示特征圖的高和寬度； 所述空間注意力單元的表達式如下： ； 其中，表示空間注意力單元輸出的特征圖，表示組歸一化，和表示空間注意力單元的權重向量和偏置向量，表示第二輸入特征圖； 構建所述機器人的末端執行器的運動學函數，包括： 建立參考平面上所述機器人的末端執行器圍繞瞬時轉動中心的約束函數，其中，所述約束函數的表達式如下： ； 其中，表示約束函數，表示末端執行器的俯仰角，表示末端執行器的右肩關節，和表示末端執行器的左右肩關節的轉動線速度，和表示末端執行器的正向和反向移動方向，表示參考平面的轉動線速度，表示轉動中心的轉動線速度，且，表示余弦函數，表示作用角，和表示末端執行器的左右肩關節。

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