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龙图腾网获悉东北大学申请的专利空间受限条件下基于Sim2Real迁移的机械臂视觉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：CN119974010B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202510364949.8，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权空间受限条件下基于Sim2Real迁移的机械臂视觉抓取方法是由李渝哲;白欣慧设计研发完成，并于2025-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本空间受限条件下基于Sim2Real迁移的机械臂视觉抓取方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种空间受限条件下基于Sim2Real迁移的机械臂视觉抓取方法，涉及机械臂视觉抓取和Sim2Real技术领域。该方法首先搭建任务场景，选择仿真环境的视觉域随机化参数，并在该任务场景中进行抓取仿真实验，以确定随机化参数，进而构成多种不同的仿真环境；然后在生成的随机仿真环境中进行第一阶段抓取模型的训练，使机械臂抓出所有物体；再从杂乱且拥挤的仿真环境中进行第二阶段抓取模型的训练，使机械臂从杂乱且拥挤的仿真环境中依次抓出目标物体；最后利用第二阶段训练好的抓取模型进行空间受限场景下的目标抓取测试。该方法考虑了仿真环境和真实世界之间的现实差距问题，使得抓取模型接触多种不同的环境条件，进一步提升模型的鲁棒性。

本发明授权空间受限条件下基于Sim2Real迁移的机械臂视觉抓取方法在权利要求书中公布了：1.一种空间受限条件下基于Sim2Real迁移的机械臂视觉抓取方法，其特征在于：包括： 搭建任务场景，选择仿真环境的视觉域随机化参数，并在该任务场景中进行抓取仿真实验，以确定随机化参数；所述随机化参数包括相机位姿；相机拍摄到的RGB图像的亮度、饱和度和对比度；图像的高斯噪声； 为各个随机化参数设定随机化范围，构成多种不同的仿真环境；每一轮训练均从设定的随机化参数分布范围中进行随机采样，从而生成不同的参数配置构成不同条件的仿真环境，即使得网络模型的每一轮训练都在不同条件的仿真环境中训练； 在生成的随机仿真环境中进行第一阶段抓取模型的训练，使机械臂抓出所有物体；所述第一阶段抓取模型包括第一感知模块和抓取模块；所述第一感知模块提取图像特征；抓取模块预测图像中每个像素点的Q值； 从杂乱且拥挤的仿真环境中进行第二阶段抓取模型的训练，使机械臂从杂乱且拥挤的仿真环境中依次抓出目标物体；所述第二阶段抓取模型包括第二感知模块和抓取模块；所述第二感知模块提取图像特征；抓取模块预测图像中每个像素点的Q值； 所述从杂乱且拥挤的仿真环境中进行第二阶段抓取模型的训练，使机械臂从杂乱且拥挤的仿真环境中依次抓出目标物体，包括： S1:在一个工作空间中随机放入M个颜色和形状各不相同的物体，抓取任务为抓出其中一种颜色的所有物体；随机选择待抓取目标物体颜色并设定待抓取目标物体数，将已抓取目标物体数初始化为0； S2:获取随机场景的RGB-D图像，改变其亮度、对比度、饱和度以及添加随机高斯噪声；将RGB-D图像送入第二感知模块提取图像特征，然后使用抓取模块预测每个像素点的Q值；所述第二感知模块采用SE-Densenet网络提取图像特征； S3:获取包含所有目标物体的二值掩码图，然后使用连通组件函数获取仅包含单个目标物体的二值掩码图像和其中心位置； S4:计算目标物体的二值掩码图对应的边缘二值掩码图和边缘高度图，进而计算目标物体的边界占用率； S5:选择边界占用率最小的目标物体作为当前待抓取的目标； S6:若当前待抓取目标的边界占用率低于设定阈值，则对该目标进行抓取；否则，以该目标为中心，执行第一次搜索，寻找其周围设定范围内可抓取的障碍物； S7:若设定范围内存在边界占用率低于设定阈值的障碍物，则对该障碍物进行抓取；否则以最小边界占用率对应的障碍物为中心，执行第二次搜索，抓取其周围设定范围内边界占用率最小的障碍物； S8:若抓取成功则获得相应奖励； S9:将已抓取目标物体数进行加1运算； S10:若已执行设定次数抓取动作，则停止训练并保存第二阶段抓取模型；否则判断工作空间中是否还存在目标物体：若检测到目标物体，则循环步骤S2至步骤S10； 若未检测到目标物体且已抓取目标物体数小于总待抓取目标物体数，说明目标物体被其它障碍物完全遮挡导致未被检测到，则将工作空间中所有高度超过预设阈值的物体作为潜在待抓物体，抓取最大Q值对应的物体，直至目标物体进入检测范围，开始循环步骤S2至步骤S10； 若未检测到目标物体且已抓取目标物体数等于待抓取目标物体数，则重新执行步骤S1开始新一轮训练； 利用第二阶段训练好的抓取模型进行空间受限场景下的目标抓取测试。

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