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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利基于机械手指尖三维力信息的目标属性识别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：CN116460848B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202310485278.1，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于机械手指尖三维力信息的目标属性识别方法及系统是由李晓玲;孙智鹏;陈漳沂;王龙;薛景一;张诗文;孙玮设计研发完成，并于2023-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机械手指尖三维力信息的目标属性识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机械手指尖三维力信息的目标属性识别方法及系统，制作五种不同硬度、三种不同形状的硅胶模型；使用搭载光学三维力传感器的机械手对模型的抓握实验采集力数据，对原始数据进行特征降维预处理，并将数据集分割为训练集和测试集；基于改进布谷鸟搜索优化的支持向量机算法对数据集进行分类；使用训练集对支持向量机分类器模型进行训练，利用布谷鸟搜索方法实现对支持向量机模型超参数的优化，将测试集输入分类器模型实现属性分类并得到属性分类时真实类别与预测类别的准确率和混淆矩阵，对新采集的数据进行分类并绘制三维力的时间序列图，能够实现对机械手抓握目标的硬度、形状属性的有效分类且相比其他算法具有更高的准确率。

本发明授权基于机械手指尖三维力信息的目标属性识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于机械手指尖三维力信息的目标属性识别方法，其特征在于，使用机械手对硅胶模型进行抓握实验，对15种硅胶模型各抓握40次，每次抓握时间持续15秒，采集力数据构建数据集，通过ROS系统命令将Contactile传感器在15秒内的力数据保存在.csv文件中，使用Matlab读取.csv文件中的原始数据并将所有数据保存至data.csv的文件中；另外对每一组数据人工制作标签，以模型的形状和硬度作为两个样本标签，将制作好的标签对应存为label.csv文件；将data.csv文件与label.csv文件按顺序对应完成训练数据集的构建； 对数据集进行预处理，使用主成分分析方法进行特征降维；使用预设的支持向量机模型对预处理后的数据集进行训练，采用十折交叉验证的方法验证准确率并防止过拟合； 引入动态惯性权重和调整因子对布谷鸟搜索方法进行改进，使用改进的布谷鸟搜索方法对支持向量机模型进行超参数优化，具体为： 初始化支持向量机模型，预设鸟巢数量、最大迭代数、寄生巢被发现概率、寻优维度以及支持向量机模型的超参数； 计算每个鸟巢对应的个体适应度，选取现阶段最优鸟巢位置，添加调整因子增强算法的全局搜索能力； 更新鸟巢位置，对比新旧鸟巢的适应度，若计算结果更优则替换旧解； 生成随机数与鸟巢被发现概率进行对比，若＞，产生新解代替旧解； 再次计算所有的鸟巢适应度，重复更新最优鸟巢位置直至迭代次数达到预设最大迭代次数，输出对应的超参数计算值作为预测模型的超参数最优解； 导出支持向量机模型，包括支持向量和分割超平面信息，利用Matlab的GUI设计功能对输入数据进行处理和预测以获得目标物体的相关属性，使用Matlab的绘制力的时间序列图，实现目标属性识别。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安交通大学，其通讯地址为：710049 陕西省西安市碑林区咸宁西路28号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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