买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉广东技术师范大学申请的专利一种基于具身感知的焊接机器人系统及智能路线生成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：CN121572333B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610107386.9，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于具身感知的焊接机器人系统及智能路线生成方法是由姚屏;黄翔;谢志良;武威设计研发完成，并于2026-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于具身感知的焊接机器人系统及智能路线生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于具身感知的焊接机器人系统及智能路线生成方法，属于机器人焊接技术领域，包括：具身感知模块、融合处理模块、智能路线生成模块及执行反馈模块，具身感知模块通过多传感单元并行采集多模态数据并预处理，融合处理模块结合三维注意力机制与数字孪生映射实现特征深度融合，智能路线生成模块经规划‑优化‑分层修正输出自适应路径，执行反馈模块构建全闭环动态调整机制。采用上述系统及方法，精准解决复杂焊缝焊接中物理与虚拟场景不同步、动态干扰应对不足、路径适配性差的问题，显著提升焊接路径贴合度与质量稳定性。

本发明授权一种基于具身感知的焊接机器人系统及智能路线生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于具身感知的焊接机器人系统的智能路线生成方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、通过具身感知模块采集多模态数据并进行预处理，得到标准化数据； S2、基于步骤S1的标准化数据，通过融合处理模块进行特征提取与深度融合，得到包含焊缝特征、熔池状态及环境适配性的综合特征集； S3、基于步骤S2的综合特征集，通过初始路径规划、路径优化及分层修正的递进式处理，得到平滑且自适应的焊接路线； S4、通过执行单元按照步骤S3的焊接路线执行焊接操作、质量监测子模块实时监测质量并反馈调整，得到稳定的焊接效果； 步骤S1的具体步骤包括： S11、通过具身感知模块的基础多模态传感单元、仿生复眼视觉模块及补充感知单元并行采集，得到焊缝三维点云、RGB图像、温度分布图像、接触力力矩数据、焊枪加速度和角速度数据、焊接电流电压数据及熔池图像； S12、基于步骤S11的采集数据，通过低通滤波器处理力觉数据、自适应高斯滤波处理三维点云、CLAHE算法增强图像对比度，得到去噪后的纯净数据； S13、基于步骤S12的纯净数据，通过齐次变换矩阵进行坐标变换，以得到统一基坐标系下的规整数据； S14、基于步骤S13的规整数据，通过卡尔曼滤波算法进行数据融合，得到统一维度、去噪提纯的标准化数据，计算公式为： ； ； 其中，为第时刻状态估计值；为第时刻预测状态值；为卡尔曼增益；为第时刻观测值；为观测矩阵；为预测误差协方差矩阵；为观测噪声协方差矩阵； 步骤S2的具体步骤包括： S21、基于步骤S14的标准化数据，通过融合处理模块的三维注意力融合子模块的通道注意力机制与空间注意力机制进行特征加权，得到强化后的关键特征，通道注意力机制公式为： ； 空间注意力机制公式为： ； 其中，为输入特征图；为sigmoid激活函数；为多层感知机；为卷积操作；为平均池化；为最大池化； S22、基于步骤S21的强化特征及步骤S11的焊缝三维点云数据，通过融合处理模块的数字孪生映射子模块的投影映射模型实现点云与图像空间对齐，得到焊接区域三维稠密数字孪生地图，公式为： ； 其中，为点云坐标；为坐标归一化系数；为相机内参矩阵；为外参矩阵；为像素坐标； S23、基于步骤S22的数字孪生地图及步骤S1的熔池图像数据，通过RANSAC算法提取焊缝中心线特征、卷积神经网络提取熔池特征，再经特征融合子模块的注意力权重计算，得到综合特征集，计算公式为： ； 其中，为输出的多维度综合特征集；为视觉特征权重；为映射后的视觉特征向量，含焊缝、熔池特征；为映射后的电弧特征向量，含电流、电压数据。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广东技术师范大学，其通讯地址为：510000 广东省广州市天河区中山大道西293号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。