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龙图腾网获悉安徽工业大学申请的专利一种基于视觉反馈控制的物体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：CN116652962B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202310846633.3，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于视觉反馈控制的物体抓取方法是由汪婧;赵杨鑫;黄河;沈浩;方田;苏磊设计研发完成，并于2023-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉反馈控制的物体抓取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视觉反馈控制的物体抓取方法，属于机器人控制技术领域，包括以下步骤：S1：目标物体位置及姿态信息获取；S2：机械臂路径规划；S3：目标物体抓取。本发明通过Kinect视觉传感器实时获取目标物体的位置和姿态信息，并将这些信息反馈给控制器，然后对机器人的机械臂进行控制，从而实现对目标物体的稳定抓取，进而转移至目的地，提高了机器人在复杂环境下的抓取能力和智能化程度。

本发明授权一种基于视觉反馈控制的物体抓取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉反馈控制的物体抓取方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：目标物体位置及姿态信息获取 在机器人上安装视觉相机，利用视觉传感器获取点云数据，对点云数据进行预处理，利用PCL算法基于点云数据来寻找平面，给定点云数据到平面上，将三维空间中的点云数据转化为平面上的点云数据，使用平面拟合后的法向量和平面上的点来进行目标物体的位置识别，获取目标物体的中心点坐标，即目标物体位置信息，再根据目标物体的中心点坐标计算出目标物体的姿态信息； S2：机械臂路径规划 对机器人的机械臂进行笛卡尔路径规划，使用逆运动学计算机械臂的关节角度，使机械臂末端能够到达目标物体位置，然后使用PID控制器来控制机械臂末端执行器的运动，使机械臂末端执行器移动至目标物体； S3：目标物体抓取 在完成机械臂的路径规划后，利用机器人的机械臂进行目标物体的抓取，先对机械臂末端执行器的姿态进行确定，即控制机械臂末端执行器打开；利用步骤S1获取的目标物体位置信息来移动机械臂末端执行器到目标物体的抓取位置；当机械臂末端执行器到达抓取位置时，根据机械臂末端执行器的姿态以及目标物体的姿态信息，控制机械臂末端执行器抓取目标物体的动作，将目标物体抓住；然后将机械臂末端执行器移动到目标位置；最后，放下目标物体，即控制机械臂末端执行器打开，使目标物体从机械臂末端执行器中释放，然后使机械臂回到初始位姿，完成目标物体抓取任务； 在所述步骤S1中，将三维空间中的点云数据转化为平面上的点云数据的具体过程如下： S111：选择点云数据集S中的任意一个点，设选择点，则可以表示为，将目标物体所在的平面法向量和平面上一个点表示为齐次坐标形式和； S112：对于每个点云数据中的点，将其表示为齐次坐标形式，将点沿着法向量投影到平面上，从而得到点在平面上的投影点坐标： ； 其中，,； S113：得到非齐次坐标形式，然后将所有投影点的非齐次坐标形式组成一个平面上的点云数据集，从而将三维空间中的点云数据转化为平面上的点云数据； 在所述步骤S1中，计算目标物体的中心点坐标的具体过程如下： S121：通过点云数据处理提取目标物体的点坐标，初始化聚类中心，随机选择个点作为初始聚类中心点； S122：计算每个点到每个聚类中心点的距离，公式如下： ； S122：通过计算出来的距离，将点划分到距离最近的聚类中心点所在的簇中，求出其中所有的坐标平均值，得出该簇的中心坐标： ； ； ； 其中，表示簇中的点数量； S123：反复计算、的值直至不再发生变化，返回簇的中心点坐标作为目标物体的中心点坐标； 在所述步骤S1中，根据目标物体的中心点坐标计算出目标物体的姿态信息的具体过程如下： S131：对协方差矩阵C进行特征值分解，得到特征值为和对应的特征向量为； S132：将点投影到特征向量所形成的平面上，得到一个二维点云数据，其中； S133：根据PCA算法的性质，平面上的主方向向量和法向量正交，取平面上的另一个向量作为该向量的一个分量，而另一维则为0，由此得到三维空间中的向量： ； 其中，是PCA算法计算得到的主方向向量； S134：将向量旋转回原始坐标系中，其中，设旋转矩阵为R，该矩阵将平面上的基向量旋转回原始坐标系中的基向量，则得到R为： S135：根据目标物体的中心点坐标和向量计算出目标物体的姿态信息，计算方式如下： S1351：设目标物体的中心点坐标为，姿态向量为，则有： 其中，*表示向量与矩阵的乘积； S1352：根据向量的性质，得到目标物体的朝向向量表示为： ； 其中，为目标物体的朝向向量，为目标物体中心点坐标； 进而得到目标物体的姿态信息。

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