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龍圖騰網獲悉青島理工大學申請的專利一種抓取操作技能學習方法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：CN118228773B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202410268771.2，技術領域涉及：G06N3/0464；該發明授權一種抓取操作技能學習方法是由李東年;溫凱;陳成軍;趙正旭設計研發完成，并于2024-03-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種抓取操作技能學習方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種抓取操作技能學習方法，屬于機器人抓取技術領域，本發明通過減少在任何給定情況下可用的行動數量來實現更快的計劃，有助于從數據中更高效和精確地學習模型，且在基于深度Q網絡的視覺推動抓取VPG模型基礎上，通過為推動動作網絡和抓取動作網絡分別訓練一個可供性的網絡模型，能夠限制不合理抓取位姿和無效推動操作的行為，有效地提升了學習的效率，更好地提升抓取效率和抓取成功率。

本發明授權一種抓取操作技能學習方法在權利要求書中公布了：1.一種抓取操作技能學習方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、基于VPG模型，確定動作網絡； S2、根據動作網絡，采用前饋全卷積網絡構建可供性網絡模型，其中，可供性網絡模型具體包括推動動作可供性網絡模型和抓取動作可供性網絡模型； S2.1、在ImageNet數據庫中預訓練兩個并行的121層前饋全卷積網絡，然后進行通道級聯，再加上2個額外的1x1卷積層與非線性激活函數和空間批歸一化處理，然后進行上采樣； S2.2、一個前饋全卷積網絡將高度圖的顏色通道作為輸入，而另一個前饋全卷積網絡則將高度圖的深度通道作為輸入，構建推動動作可供性網絡模型和抓取動作可供性網絡模型； S3、訓練可供性網絡模型； S3.1、對VPG訓練多次操作進行數據收集，獲取RGB高度圖、深度高度圖以及像素位置信息； S3.2、創建一個與輸入圖像大小相同的零矩陣，對于推動動作，計算執行推動操作前后深度高度圖之間的像素點差值總和，若超過設定閾值τ，則設置執行該推動動作的像素位置點標簽數值為1； 對于抓取動作，若機器人夾爪手指之間對端距離超過設定閾值，設置該抓取動作的像素位置點標簽為1； S3.3、將動作可供性標簽、對應推動和抓取動作的深度和彩色信息分別輸入搭建好的網絡中； S3.4、從深度和顏色高度圖中提取相關特征進行特征拼接后經過歸一化和卷積處理，然后上采樣出可供性預測數值，并使用Huber損失函數進行迭代訓練； S4、通過所述可供性網絡模型來輸出抓取動作和推動動作的可供性預測數值，其中，包括推動可供性預測值Apush以及抓取可供性預測值Agrasp，如果某像素位置點的推動或抓取可供性預測數值為負值，則將該像素位置點的對應可供性預測數值設置為0； S5、將各個動作網絡輸出的期望值與對應可供性網絡輸出的可供性數值進行數乘運算，并根據結果決定最終執行動作。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人青島理工大學，其通訊地址為：266520 山東省青島市黃島區嘉陵江東路777號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。