南京工业大学沈捷获国家专利权
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龙图腾网获悉南京工业大学申请的专利一种密集场景下机械臂抓取目标物体的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：CN116330283B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202310301614.2，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种密集场景下机械臂抓取目标物体的方法是由沈捷;曹恺;李鑫;王莉;张盛设计研发完成，并于2023-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种密集场景下机械臂抓取目标物体的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种密集场景下机械臂抓取目标物体的方法，包括：通过V‑rep动态仿真软件搭建同现实环境相似的场景；在仿真环境中搭建编码器‑解码器结构的推动与抓取协同策略网络，整体结构由密集卷积神经网络DenseNet121以及两个并行的全卷积神经网络组成；搭建真实的密集堆叠复杂场景，将仿真端训练好的推动与抓取协同网络移植到实物平台，机械臂在真实环境下进行动作决策抓取目标物体。本方法采用深度强化学习的方式不断在工作环境中尝试动作获取奖励值来训练推动与抓取协同策略网络，根据目标物体的遮挡状态由策略网络自主决策最优动作，形成有效动作序列完成目标抓取任务，提高了在密集场景下目标物体的抓取成功率。
本发明授权一种密集场景下机械臂抓取目标物体的方法在权利要求书中公布了：1.一种密集场景下机械臂抓取目标物体的方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1：在V-rep仿真环境中搭建用于机械臂工作的物体密集复杂环境； 步骤S2：在仿真环境中构建端到端基于深度强化学习的推动与抓取协同策略网络，采用编码器-解码器结构； 步骤S3：在步骤S1搭建的仿真环境中基于Q学习算法不断在工作环境中尝试动作获取奖励值来训练推动与抓取协同策略网络，若目标物体被严重遮挡，则屏蔽抓取网络仅仅训练推动网络若目标物体未被严重遮挡，则并行训练推动与抓取协同策略网络； 步骤S4：搭建真实的密集堆叠复杂场景，将仿真端训练好的推动与抓取协同网络移植到实物平台，机械臂在真实环境下进行动作决策抓取目标物体。
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