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龙图腾网恭喜西北工业大学申请的专利一种基于多模态视觉信息融合的机器人抓取检测方法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：CN115861999B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202211212605.8，技术领域涉及：G06V20/64；该发明授权一种基于多模态视觉信息融合的机器人抓取检测方法是由高剑;郭靖伟;陈依民;李宇丰;张昊哲;杨旭博;张福斌设计研发完成，并于2022-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态视觉信息融合的机器人抓取检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多模态视觉信息融合的机器人抓取检测方法，包括：通过深度相机获取RGB图像和深度图像；利用深度学习YOLO检测目标物体的外接矩形框；结合深度图像获取目标物体的包围盒；分割提取目标物体的点云；对点云进行处理，先后进行降采样，点云滤波和点云聚类操作；计算目标点云的质心并利用PCA算法计算主成分方向；对目标点云进行随机均匀采样，生成候选抓取姿态；将抓握候选内部点云编码多通道图像，使用卷积神经网络预测分数；融合全局点云信息和局部点云信息，通过加权求和选出质量最高的抓取姿态作为执行位姿。该方法充分利用彩色图像，深度图像和以及目标物体点云的全局与局部信息，提高了机械臂与环境的交互能力。

本发明授权一种基于多模态视觉信息融合的机器人抓取检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态视觉信息融合的机器人抓取检测方法，其特征在于步骤如下：步骤1：通过深度相机获取含有目标物体的RGB图像和深度图像；步骤2：利用深度学习YOLO网络检测RGB图像中目标物体的外接矩形框；步骤3：利用矩形框对应的深度信息获取目标物体的在相机坐标系下的包围盒的三维坐标；步骤4：根据目标物体包围盒的角点信息分割提取目标物体的点云集合；步骤5：对分割得到的点云进行体素化降采样，点云滤波，点云聚类得到目标物体的理想点云；步骤6：计算目标理想点云的质心以及利用PCA算法计算点云法向量方向作为目标抓取接近参考方向，以此作为目标物体点云的全局信息；步骤7：对目标点云进行随机均匀采样，生成候选抓取姿态，通过旋转平移拓展更多的抓取姿态；步骤8：将抓握候选内部点云编码为压缩的多通道图像，使用卷积神经网络计算每个抓取候选的分数；步骤9：计算抓取候选中心点与物体点云质心的欧氏距离以及抓取接近方向与抓取接近参考方向的夹角，通过计算抓取候选分数，欧氏距离以及夹角加权分数之和选出质量最高的抓取作为机器人抓取目标的位姿，有效融合目标物体的全局点云与局部点云信息。

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