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龙图腾网恭喜同济大学申请的专利一种基于多源信息融合的机器人抓取方法和装置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：CN115256377B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202210816782.0，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于多源信息融合的机器人抓取方法和装置是由何斌;杨振坤;李刚;陆萍;王志鹏;周艳敏;朱忠攀设计研发完成，并于2022-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源信息融合的机器人抓取方法和装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多源信息融合的机器人抓取方法和装置，方法包括获取待抓取物体的RGB图像、光流图像和深度图像；分别对RGB图像、光流图像和深度图像进行特征提取，对应获得各个特征；将RGB特征、光流特征和深度特征输入多源信息融合模块，输出获得待抓取物体的融合特征；将融合特征输入物体姿态预测模块，通过物体姿态预测模块对对待抓取物体进行分类，并回归出待抓取物体的抓取位置信息；根据所预测待抓取物体的抓取位置信息，抓取待抓取物体；根据触觉传感器感知触觉信息，判断是否抓取成功。与现有技术相比，本发明充分考虑机器人抓取的复杂环境，有效地提高了机器人对运动物体的抓取能力，具有精度高、鲁棒性好等优点。

本发明授权一种基于多源信息融合的机器人抓取方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多源信息融合的机器人抓取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、获取待抓取物体的RGB图像、光流图像和深度图像；步骤S2、分别对RGB图像、光流图像和深度图像进行特征提取，对应获得RGB特征、光流特征和深度特征；步骤S3、将RGB特征、光流特征和深度特征输入多源信息融合模块，输出获得待抓取物体的融合特征；步骤S4、将融合特征输入物体姿态预测模块，通过物体姿态预测模块对待抓取物体进行分类，并回归出待抓取物体的抓取位置信息；步骤S5、根据所预测待抓取物体的抓取位置信息，抓取待抓取物体；步骤S6、根据触觉传感器感知触觉信息，判断是否抓取成功；所述步骤S3中，将RGB特征、光流特征和深度特征送入多源信息融合模块，获得待抓取物体的融合特征；所述多源信息融合模块的实现过程如下：A1、将RGB特征、光流特征和深度特征进行逐像素求和操作，逐像素求和操作的输出由下式计算： ,A2、将逐像素求和操作的输出送入残差模块，残差模块的输出特征由下式计算： ,式中，为残差函数；A3、残差模块的输出特征被前馈到一个卷积核大小为的卷积层和一个池化层中，多源信息融合模块的最终输出由下式计算： ,式中，表示的卷积层和池化层；所述步骤S2中，首先将RGB图像、光流图像和深度图像分别输入到具有相同结构的特征提取网络中，然后通过特征提取网络分别提取RGB特征、光流特征和深度特征；所述特征提取网络包括多个密集短连接单元，每个密集短连接单元由一个卷积、一个密集短连接模块和一个卷积按顺序组成，所述密集短连接模块由拆分模块、短连接模块和特征聚合模块三个子模块组成。

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