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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利结合6D姿态估计的四足机器狗动态抓取方法及系统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：CN119328750B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202411460338.5，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权结合6D姿态估计的四足机器狗动态抓取方法及系统是由吴元清;史帅设计研发完成，并于2024-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合6D姿态估计的四足机器狗动态抓取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及机器狗领域，更具体地，涉及结合6D姿态估计的四足机器狗动态抓取方法及系统。其中方法包括：对带有机械臂的四足机器狗进行建模及优化，得到四足机器狗的动力学模型，根据四足机器狗动力学模型，设计四足机器狗控制器；使用CAD模型的6D姿态估计方法，得到待抓取物品的实时位置与姿态信息；根据待抓取物品的位置与姿态信息，通过四足机器狗控制器控制带有机械臂的四足机器狗移动，并实现对待抓取物品动态抓取。本方法使用CAD模型的6D姿态估计方法，得到待抓取物品的实时位置与姿态信息；通过四足机器狗控制器控制四足机器狗移动并进行实时规划，实现对待抓取物品动态抓取。并且可自定义抓取范围来进一步提高抓取物品成功率。

本发明授权结合6D姿态估计的四足机器狗动态抓取方法及系统在权利要求书中公布了：1.结合6D姿态估计的四足机器狗动态抓取方法，其特征在于，包括： S1：对带有机械臂的四足机器狗进行建模及优化，得到四足机器狗的动力学模型； S2：根据四足机器狗动力学模型，设计四足机器狗控制器； 具体为：四足机器狗控制器通常由模型预测控制和全身控制器一起执行，其中模型预测控制包括：利用非线性模型预测控制进行轨迹优化，实现对四足机械狗运动轨迹，四肢运动轨迹和接触力运动轨迹的规划，设计基于分层优化的全身控制器来跟踪模型预测控制器生成的轨迹； 全身控制器通过分层优化来为不同控制任务设置不同的优先级，当控制任务之间出现矛盾时，确保具有高优先级的任务的执行； 非线性模型预测控制构建为一个最优控制问题： s.t. Gxt,ut,t＝0 Hxt,ut,t≥0 x0＝x0 其中xt∈Rn和ut∈Rm分别是状态向量和输入向量，成本函数由T时刻的终端成本ΦxT和0到T时刻的过程成本Lxt,ut,t组成，时段T定义了非线性模型预测控制的预测范围，第二个式子为优化过程中所使用的系统模型，建立了状态xt与输入ut之间的映射关系，用来描述和预测系统的动态行为；第三个式子与第四个式子分别表示等式约束与不等式约束，能够对输入和状态量进行限制，保证控制策略的安全和有效性；第五个式子为状态量初始化，用于更新机器狗的状态，非线性预测控制将在每个控制时间区间内求解最优控制问题，找出使得成本函数最小、满足系统模型、等式、不等式约束和初始化条件的最优输入向量ut； 四足机械臂的轨迹跟踪任务都定义在操作空间，每个轨迹跟踪任务雅可比矩阵行秩最大为6，四足机械臂广义变量q的维度远大于6，因此四足机械臂是高度冗余的；根据任务的优先级利用分层优化进行求解，可以得到优化变量的最优解ξ*，保证了各项任务之间的严格优先级顺序；结合第一个式子，将分层优化问题的最优解ξ*转化为机器狗驱动关节力矩： 其中为全身规划器生成的机械臂末端执行器空间力轨迹，和分别为腿部各关节和机械臂各关节的控制力矩； S3：使用CAD模型的6D姿态估计方法，得到待抓取物品的实时位置与姿态信息； S4：根据待抓取物品的位置与姿态信息，通过四足机器狗控制器控制带有机械臂的四足机器狗移动，并实现对待抓取物品动态抓取。

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