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龙图腾网获悉湖南理工职业技术学院申请的专利基于触觉感知的机器人抓取方法及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：CN121552388B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610080146.4，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于触觉感知的机器人抓取方法及装置是由谢宇明;王建春;赵奇;唐夕晴;陈卓毅;奉柏含;刘凌志设计研发完成，并于2026-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于触觉感知的机器人抓取方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于触觉感知的机器人抓取方法及装置。方法包括：根据高维触觉数据确定平滑压力信号和目标关键特征集；根据湿度分布特征和第一映射表确定机械爪调整角度；根据调整角度和黏性拉伸形态特征结合第二映射表确定黏性补偿后的抓取压力阈值；根据抓取压力阈值、碎屑嵌入区域特征以及当前抓取压力确定力反馈偏差，并确定机械爪基线闭合角度和基线抓取压力；再结合预构建的深度强化学习抓取策略网络，确定机械爪目标控制参数并控制机械爪进行湿垃圾的抓取。如此，通过结合湿垃圾的湿度干扰、黏性拉伸以及碎屑嵌入区域特征确定机械爪的控制参数，可以针对湿垃圾特性实时调整机械爪的控制参数，进而提高湿垃圾抓取的准确度。

本发明授权基于触觉感知的机器人抓取方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于触觉感知的机器人抓取方法，其特征在于，所述方法包括： 获取高维触觉数据，并对所述高维触觉数据中的压力分布进行去噪处理，得到平滑压力信号； 基于所述平滑压力信号，对所述高维触觉数据进行特征提取，得到目标关键特征集，包括：将所述平滑压力信号及其空间邻域输入轻量级卷积神经网络，得到初始关键特征集；结合预设筛选阈值与支持向量机的分析方法，对所述初始关键特征集中的特征进行筛选，提取湿度超限区域与碎屑嵌入引起的局部突变区域，确定所述目标关键特征集；所述目标关键特征集包括湿度分布特征、黏性拉伸形态特征以及碎屑嵌入区域特征； 根据所述湿度分布特征和第一映射表确定机械爪的调整角度，包括：对所述湿度分布特征进行量化评估，得到湿度干扰程度；在所述湿度干扰程度大于预设湿度干扰阈值的情况下，根据第一映射表确定机械爪的调整角度；所述第一映射表表征湿度与机械爪角度的映射关系； 根据所述调整角度和所述黏性拉伸形态特征确定垃圾的黏性程度，结合第二映射表确定黏性补偿后的抓取压力阈值，所述第二映射表表征黏性程度与抓取压力阈值的映射关系； 根据黏性补偿后的抓取压力阈值、所述碎屑嵌入区域特征以及当前抓取压力确定力反馈偏差，包括：根据所述碎屑嵌入区域特征对所述黏性补偿后的抓取压力阈值进行修正，得到碎屑敏感型基准压力；将所述当前抓取压力与所述碎屑敏感型基准压力的差值确定为所述力反馈偏差； 响应于所述力反馈偏差大于预设偏差阈值，根据所述力反馈偏差确定机械爪的基线闭合角度和基线抓取压力； 根据所述基线闭合角度、所述基线抓取压力以及预构建的深度强化学习抓取策略网络，确定机械爪的目标控制参数，包括：将状态向量输入预构建的深度强化学习抓取策略网络，输出闭合角度强化调整量和抓取压力强化调整量，所述状态向量至少包括湿度干扰阈值、黏性程度、力反馈反差、碎屑嵌入区域特征、基线闭合角度以及基线抓取压力；根据所述闭合角度强化调整量、所述抓取压力强化调整量、所述基线闭合角度以及所述基线抓取压力确定目标闭合角度和目标抓取压力；所述目标控制参数包括目标闭合角度和目标抓取压力； 根据所述目标控制参数控制所述机械爪进行湿垃圾的抓取。

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