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龙图腾网获悉安徽华电宿州发电有限公司申请的专利一种基于多源视觉融合的摘钩机器人控制系统及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：CN121105033B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202511631109.X，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于多源视觉融合的摘钩机器人控制系统及方法是由赵涛;武彬;靳振宇;李虎;孙中辉;于文涛;王冬伟;韩昊宇;满翌;刘建设计研发完成，并于2025-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源视觉融合的摘钩机器人控制系统及方法在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种基于多源视觉融合的摘钩机器人控制方法，应用于机器人控制技术领域，通过安装在机器人末端的多源感知系统采集RGB图像、深度图像、红外图像及IMU数据；采用双分支神经网络进行特征融合识别，输出吊钩边界轮廓和优选抓取点三维坐标；通过配准校正机制将视觉坐标统一至机器人基坐标系；基于视觉与惯性信号构建Transformer预测模型，预估吊钩未来位姿变化；生成前馈控制轨迹以抵消吊钩摆动，并结合视觉伺服反馈进行轨迹修正；通过路径规划和逆运动学求解生成关节指令，驱动机械臂完成精准摘钩作业。本发明有效提升了在复杂光照及动态环境下摘钩作业的识别精度、抗干扰能力和操作成功率。

本发明授权一种基于多源视觉融合的摘钩机器人控制系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源视觉融合的摘钩机器人控制方法，应用于工业吊装环境下的自动摘钩作业，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取摘钩作业区域的RGB图像、深度图像、红外图像及惯性测量单元数据，构成多源感知数据； 基于所述多源感知数据，构建双分支神经网络； 通过所述双分支神经网络的第一分支，对所述RGB图像和深度图像执行语义分割处理，生成吊钩区域掩模和语义特征向量； 通过所述双分支神经网络的第二分支，从所述红外图像中提取材质反射率特征图，并从所述深度图像衍生的三维点云数据中计算得出吊钩的重心分布特征向量； 将所述语义特征向量与所述重心分布特征向量在特征维度进行拼接，通过全连接层对拼接后的特征进行降维融合，得到融合特征； 将所述融合特征输入回归头网络进行处理，输出所述吊钩的边界轮廓和抓取点坐标； 基于机器人运动学模型计算末端执行器姿态，依据所述末端执行器姿态，对采集所述多源感知数据的视觉系统的配准参数进行统一更新，生成视差修正矩阵； 通过所述视差修正矩阵，将多源视觉感知的吊钩坐标统一转换至机器人基坐标系，获得空间一致的吊钩坐标信息； 将融合识别模型输出的视觉特征序列与惯性测量单元的运动信号进行跨模态融合，建立吊钩运动预测模型； 基于所述吊钩运动预测模型输出的吊钩位姿变化趋势，生成用于补偿摆动偏差的前馈控制轨迹； 在末端执行器沿所述前馈控制轨迹运动过程中，采集吊钩局部区域的连续图像序列；基于所述连续图像序列，计算相邻图像帧间的像素偏差； 对所述像素偏差进行时序累积积分生成微偏差矩阵，将所述微偏差矩阵与预设的理想摘钩轨迹进行比对，求解末端执行器的位姿修正量； 基于所述位姿修正量、空间一致的吊钩坐标信息以及前馈控制轨迹，生成末端执行器的最终运动路径，利用所述最终运动路径生成摘钩操作指令，控制末端执行器完成摘钩动作。

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