基于扩散模型的机械手抓取点训练方法、预测方法及装置

本发明提供了一种基于扩散模型的机械手抓取点训练方法、预测方法及装置，其中训练方法的过程为：获取样本物体点云和打标的标记点云，记为标记数据；将标记数据结合扩散时间及有效点指示输入到扩散模型中，在样本物体点云上生成样本抓取点群；将标记点云作为标记样本，样本物体点云作为当前候选区域，样本抓取点群作为生成样本，输入至对比学习模型，进行标记样本对比和生成样本对比，筛选出优选样本抓取区域；将优选样本抓取区域中与标记样本特征最相似的一组抓取点作为最优样本抓取点。本发明有益效果：有效提高机械手在复杂环境下对同类不同结构、同形不同材质物体的抓取成功率。