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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种基于示教学习的五指灵巧臂-手机器人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：CN118238142B 。

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：202410493735.6，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于示教学习的五指灵巧臂-手机器人抓取方法是由黄秀财;郑焜;宋永端;刘盼设计研发完成，并于2024-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于示教学习的五指灵巧臂-手机器人抓取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于示教学习的五指灵巧臂‑手机器人抓取方法，属于智能机器人领域。该方法包含机械臂末端轨迹的示教，灵巧手的示教、抓取任务演示三个部分。机械臂的示教先基于动态运动原语学习离线采集的示教路径特征，结合深度相机在线感知的抓取物体位置生成新的机械臂末端轨迹；灵巧手的动作示教基于一个动作重定向神经网络，提取示教者手部动作姿态信息，生成适用于灵巧手抓取任务的关节参数抓取不同物体；仿真演示将臂和手两部分单独示教的方法按照臂‑手机器人的抓取任务流程进行组合，生成运动参数并传入仿真场景中，臂‑手机器人按照生成的参数分步执行操作，成功接近和抓取目标物体，最终实现基于示教学习的臂‑手机器人的抓取任务。

本发明授权一种基于示教学习的五指灵巧臂-手机器人抓取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于示教学习的五指灵巧臂-手机器人的抓取方法，其特征在于，具体步骤如下： 步骤S1：搭建一个机器人抓取任务场景，然后针对该场景将机器人的抓取任务流程进行分割，将其划分为可单独执行的机械臂和灵巧手任务； 步骤S2:基于步骤S1划分的子任务，先对机械臂的运行轨迹进行示教，采用人机物理交互的方式获取机械臂末端轨迹示教数据后，再基于动态运动原语方法对示教轨迹的路径形状进行学习，并结合RGB-D相机感知的抓取点位置，生成此时机械臂末端到达抓取点目标位置的运行轨迹，机器人按照生成的不同轨迹高效的接近不同位置的抓取物体； 步骤S3：机械臂通过步骤S2到达抓取目标位置后，先利用MediaPipeHands算法获取代表当前示教者手部的动作姿态的关键点三维坐标数据，然后搭建一个动作重定向神经网络，对采集的手部示教数据进行处理，将当前的示教者手部动作映射到灵巧手机器人上，从而实现臂手机器人对物体的抓取； 步骤S4：依据步骤S1划分的任务流程，再将步骤S2和步骤S3进行组合，组建一个完整的臂-手机器人抓取任务流程，机器人按照流程分步执行操作，成功接近和抓取目标物体，最终成功完成整个抓取任务； 步骤S3具体步骤如下： 步骤S3-1：使用RGB相机采集示教者手部演示视频，再通过MediaPipeHands算法识别并获取图像中手部关键点三维坐标数据； 步骤S3-2：搭建一个神经网络模型，网络主体部分为类似于变分自编码器的编码解码结构，首先从输入图像IH中提取姿态信息DH，然后经过编码、解码重构以及范围修正后得灵巧手机器人对应的关节参数θR；引入损失函数来优化神经网络的主体部分参数；利用FK层将关节参数θR转换为机器人姿态DR，FK层为基于D-H参数法的机器人正运动学计算公式： 其中，Q0表示在第n个坐标系下的关节坐标，an和θn代表的是相邻两个参考坐标系之间的绕X轴和Z轴的旋转角，an和dn是两个相邻参考坐标系之间沿X轴和Z轴的平移量，通过D-H矩阵可以将各个子坐标系下的关节坐标转换到灵巧手机器人基于手腕的坐标系下；机器人姿态与示教者手部的姿态差异通过损失函数计算，损失函数如下： L＝λweLwe+λwjLwj+λcolLcol 其中，Lwe、Lwj、Lcol分表表示手指末端、手指关节以及手指自碰撞损失，λwe、λwj、λcol与之对应的权重参数。

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