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龙图腾网恭喜杭州电子科技大学申请的专利一种基于深度相机的机械手抓取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：CN114529591B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202111596722.4，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权一种基于深度相机的机械手抓取方法是由刘壮;张波涛设计研发完成，并于2021-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度相机的机械手抓取方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度相机的机械手抓取方法，主要包括以下几个方面：1通过YOLO‑V5识别出被抓取物体，获得其在RGB图像中的像素范围，将该范围映射到深度图中，得到与其对应深度图中的像素范围；2结合相机内参计算出深度图中像素范围内的点云数据，将该点云数据和离线阶段建立的模型数据库进行匹配得到初始位姿，通过迭代最近点算法对初始位姿进行修正；3将修正后的最终位姿结果转化后发给机器人控制系统，精确控制机器人实现抓取。本发明所提方法可以提高位姿估计精度，同时加快计算速度。

本发明授权一种基于深度相机的机械手抓取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度相机的机械手抓取方法，该方法包括以下步骤：步骤1、离线阶段建立目标物体的模型数据库；利用已知目标物体的3D模型获得点云数据和初始最佳抓取位姿T0，将点云数据通过体素大小为Vsize＝wv,hv,dv的滤波器进行下采样，再提取点云数据的点对特征PPF，将相似的PPF放在同一组并存入哈希表中，其中每一对PPF可以表示为：Fmpm,pn＝df,θ1,θ2,θ311式中，pm和pn是点云数据中的任意两个点，df是点pm与点pn之间的欧式距离，θ1和θ2分别为点pm与点pn法线和这两个点构成向量之间的夹角，θ3为点pm与点pn法线之间的夹角；步骤2、通过深度相机获取当前环境下的RGB图像数据和深度图像数据；通过深度相机获取当前环境下的RGB图像数据和深度图像数据，采用YOLO-V5目标检测算法，检测当前环境中的目标物体，获得其在RGB图像中的像素范围：Pixelobj＝{xobj,yobj|xleft,yleftxobj,yobjxright,yright}2其中，xobj,yobj为目标物体的像素点，xleft,yleft和xright,yright分别像素框的左上像素点和右下像素点；步骤3、由于深度相机的彩色摄像头和红外传感器位置不同，导致原始的RGB图像和深度图像存在偏差，利用式3将深度图像和RGB图像进行对齐； 其中，prgb和pir为在RGB图像和深度图像中相对应的像素点，Irgb和Iir分别为RGB相机和红外相机内参数矩阵，Ergb、Eir、Trgb和Tir为RGB相机和红外相机的外参数；步骤4、由于检测的边界框和实际物体边界可能存在偏差，需要在深度图像中对像素框范围进行修正；将步骤2中得到的像素框映射到对齐后的深度图像中；步骤4计算出像素框中心点的深度值dc，设置阈值dt＝dc-d0，d0为常数；计算四条边界框上的像素点的深度值，如果某一条边框上存在深度值小于设定的阈值dt的像素点，则将该条边框向外移动n个像素点，直到四条边框上的像素点的深度值均大于设定的阈值；步骤5、通过式4计算步骤4中纠正后像素框中所有像素点在相机坐标系下的坐标，获得场景点云数据； 其中，xc、yc、zc是像素点u,v在相机坐标系下的坐标，d是像素点u,v处的深度距离，dx、dy、u0、v0和f是相机内参；步骤6、将场景点云通过体素大小为Vsize＝wv,hv,dv的滤波器进行下采样，再估计点云表面法向量；步骤7、随机生成场景点云的一系列参考点qi，每个参考点qi和场景点云构成点对特征Fsqi,qj；设置PPF法线角度和距离的筛选阈值θt和dt，通过对步骤1中建立的哈希表进行搜索，在阈值内寻找与场景点对特征Fsqi,qj相似的模型点对特征Fmpm,pn，每一对相似的Fmpm,pn和Fsqi,qj中qj和pn的转换关系可以表示如下： 其中，Tqi和Tpm分别是将点qi和pm转换到相机坐标系原点的变换矩阵，α是将qi和pm变换到原点，并使其法向量对齐x轴后向量和间的夹角，Rα是旋转角度为α的变换矩阵；步骤8、使用投票策略方法对每一个参考点qi所得到的多个位姿进行投票，得票最高的位姿作为该参考点的位姿结果；对所有参考点的位姿结果采用位姿聚类，对每个聚类进行评分，单个聚类分数等于其中所有位姿投票数的总和，将得分最高聚类中位姿的平均值作为最终结果；步骤9、使用ICP算法对步骤8中的位姿结果进行修正，设定目标函数为： 其中，N为点对总数，pi和qi为场景点云和模型点云中的邻近点对；设置阈值ft，当目标函数值小于阈值ft时，则接受此时的修正结果R和T，否则继续迭代；步骤10、将初始最佳抓取位姿T0通过式7变换得到当前环境下的最佳抓取位姿，向机器人控制器发送控制命令，完成抓取； 其中，T0为模型初始最佳抓取位姿，R和T为经过ICP修正后的旋转、平移矩阵。

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