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龙图腾网恭喜中国矿业大学申请的专利一种基于视觉定位的煤矿井下机械臂抓取控制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：CN115674192B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202211225768.X，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于视觉定位的煤矿井下机械臂抓取控制方法是由刘新华;贺之彬;华德正;康明霞;张忠森;格热戈尔茨·罗尔奇克设计研发完成，并于2022-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉定位的煤矿井下机械臂抓取控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视觉定位的煤矿井下机械臂抓取控制方法，包括钻杆装卸机械臂、加速度传感器、钻杆库、RGBD双目相机和数据处理中心；本发明将采集到的视觉图像导入基于MAE神经网络中，通过MAE自动掩码机制使得整个神经网络更加注重整体信息，从而实现图像增强的效果来在包含浮沉雾气等复杂背景中实现对钻杆的精准识别定位；通过将机械臂上的加速度传感器输出的机械臂抓取信息和基于MAE神经网络输出的位置信息输入基于GRU的神经网络，根据每次机械臂抓取的情况对位移与姿态进行自适应调整，使得机械臂在长期工作中能够始终保持良好的精度，提高工作效率。

本发明授权一种基于视觉定位的煤矿井下机械臂抓取控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉定位的煤矿井下机械臂抓取控制方法，其特征在于：包括：钻杆装卸机械臂1，其为六轴机械臂，且所述钻杆装卸机械臂1的后端通过旋转底座与防冲钻孔机器人连接，所述钻杆装卸机械臂1的前端设有用于装卸钻杆的抓手；加速度传感器2，其通过获取机械臂的横滚角、俯仰角、角速度以及加速度的姿态参数，以解算出机械臂的实际位置，为机械臂误差校准提供数据，所述加速度传感器2设置有若干个，并分别安装在所述钻杆装卸机械臂1每节的两侧，所述钻杆装卸机械臂1的每一节机械臂上的两个加速度传感器2相互抵消误差的影响以提高输出信号的信噪比；钻杆库4，其固定于防冲钻孔机器人上用于存放钻杆，且所述钻杆库4位于钻杆装卸机械臂1的前侧；RGBD双目相机3，用于采集实时视频数据，并独立于所述钻杆装卸机械臂1设置，所述RGBD双目相机3安装于钻杆库4上方，且RGBD双目相机3的最佳视角完全覆盖钻杆库4；数据处理中心，其基于FPGA的运算单元实现对视频流数据的流水线处理和并行计算，并通过接收RGBD双目相机3所采集的实时视频数据来获取钻杆空间位置信息，所述数据处理中心包括完成基于MAE的神经网络和GRU神经网络的预训练和实际工作时的计算，所述数据处理中心的MAE的神经网络具体包括编码器、解码器和定位算法，所述数据处理中心的GRU神经网络具体包括输入、重置门、更新门、候选记忆和输出；所述数据处理中心调节方法包括以下步骤：步骤S1：搭建基于MAE-GRU神经网络：将Transformer和GRU两个模块耦合在一起；步骤S2：基于MAE的神经网络预训练：多次采集某一时刻RGBD双目相机3的井下视频数据，视频帧数默认取30帧，分辨率为1080×720，将采集的视频制作成样本集导入到基于MAE的神经网络中完成模型预训练；步骤S3：将采集的RGBD视频流传输到数据处理中心，通过基于MAE的神经网络输出视觉定位的钻杆空间位置信息并制作样本集，通过输入样本数据得到一个GRU神经网络；步骤S4：将包含钻杆空间位置信息的样本集导入搭建好的GRU神经网络，设置误差阈值T；步骤S5：在t时刻，将实时采集的RGBD视频流输入基于MAE神经网络中，完成图像增强并输出钻杆的三维坐标信息S1，机械臂根据钻杆的三维坐标信息S1进行抓取操作；步骤S6：根据加速度传感器2反馈的数字信号反向解算出机械臂完成抓取任务时的三维坐标信息S2；步骤S7：将视觉定位的钻杆的三维坐标信息S1和三维坐标信息S2作差，取得此时的误差值Tt，同时将此时GRU神经网络的误差输出Xt设置为误差值Tt，先将误差输出Xt和设置的误差阈值T进行比较，若误差输出小于所设误差阈值，继续采集下一次抓取时刻t+1的误差数据Tt+1，将Tt+1与之前产生的误差输出进行误差累计获得累积误差输出Xt+1，将所获得的误差输出Xt+1与所设置的误差阈值T进行比较；步骤S8：重复步骤S4，直至所产生的累积误差输出Xt+n大于所设误差阈值T，则结束，根据误差值相对于实际值方位关系对机械臂控制系统进行调节以抵消误差的影响，机械臂在工作过程中产生的误差会不断累积，通过设置误差阈值使得误差始终保持在不影响钻杆抓取操作的范围内。

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