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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于动态分批采样优化的机器人柔性焊接路径规划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：CN118081748B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202410271449.5，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于动态分批采样优化的机器人柔性焊接路径规划方法是由徐月同;许恺;王郑拓;傅建中设计研发完成，并于2024-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态分批采样优化的机器人柔性焊接路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于动态分批采样优化的机器人柔性焊接路径规划方法。本发明包括以下步骤：首先获取并处理焊接工件表面点云信息后，获得焊接工件的三维模型；再运用特征识别算法，完成焊缝提取；接着确定焊缝姿态和焊枪姿态；应用元启发式算法确定焊缝的焊接顺序；最后应用动态路径生成算法快速寻找无碰撞路径，完成焊接路径规划；利用规划出的焊接路径参数指导焊接机器人进行焊接。本发明应用动态路径生成算法，在焊接机器人关节空间中进行动态分批采样节点寻找焊接机器人无碰撞路径，能够在解决复杂约束的路径规划问题中，提高规划效率和路径质量。

本发明授权基于动态分批采样优化的机器人柔性焊接路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态分批采样优化的机器人柔性焊接路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：获取并处理焊接工件表面点云信息后，获得焊接工件的三维模型； 步骤二：根据焊接工件的尺寸信息，对工件的三维模型进行焊缝的提取后，获得焊接工件的焊缝；进而确定焊缝的焊接顺序； 步骤三：根据焊接工件的三维模型和焊缝，确定焊缝姿态和焊枪姿态； 步骤四：采用有向包围盒法建模的方式确定障碍物对象，进而建立焊接环境模型； 步骤五：基于焊缝姿态、焊枪姿态及焊接环境模型，结合焊缝的焊接顺序，应用动态路径生成算法快速寻找无碰撞路径，获得焊接路径； 所述步骤五中，基于焊缝姿态、焊枪姿态及焊接环境模型，应用动态路径生成算法快速寻找无碰撞路径的具体过程如下： S1：建立机器人路径节点集合N和机器人路段集合W，将机械臂起始状态节点xstart放入机器人路径节点集合N中； S2：基于焊缝姿态、焊枪姿态及焊接环境模型，结合当前机器人路径节点集合N，将机器人关节空间离散化为机器人采样节点集合，机器人采样节点集合中包含机械臂目标状态节点xend和机械臂起始状态节点xstart，在机器人采样节点集合中不断获取机器人路径节点以及对应的机器人路段，并将获取的机器人路径节点放入机器人路径节点集合N中，对应的机器人路段放入机器人路段集合W中，直至机械臂目标状态节点xend放入机器人路径节点集合N中，从而获得初始规划路径； S3：基于初始规划路径进行动态优化，得到最优规划路径； 所述S2具体为： S2.1：在机器人采样节点集合中随机采样一组节点作为潜在路径节点并添加到路径节点队列QN中，该组节点中包含机械臂目标状态节点xend和机械臂起始状态节点xstart； S2.2：对于路径节点队列QN中的每个潜在路径节点xextend，建立当前潜在路径节点xextend与其邻域D内的各邻居节点xneighbor之间的潜在连接，遍历路径节点队列QN中各潜在路径节点xextend，从而获得路径节点队列QN中所有的潜在连接； S2.3：利用焊接工件的三维模型对路径节点队列QN中所有的潜在连接分别进行碰撞检测，将通过碰撞检测的潜在连接作为候选路段并添加到路段队列Qw中； S2.4：根据代价评估函数C，分别计算路段队列Qw中各候选路段的成本，将成本最低的候选路段添加到机器人路段集合W中以及将该候选路段对应的邻居节点xneighbor加入到机器人路径节点集合N；并清空路径节点队列QN和路段队列Qw； S2.5：重复执行S2.1～S2.4，直到机械臂目标状态节点xend作为邻居节点xneighbor被添加机器人路径节点集合N中，结合机器人路段集合W和机器人路径节点集合N得到初始规划路径； 所述S3具体为： S3.1：基于初始规划路径构建测量矩阵M，对测量矩阵M进行奇异值分解和计算后，获得超椭圆体旋转矩阵C，公式如下： U∑VT≡M C＝Udiag{1,...,detUdetV}VT 其中，a1为代表从当前规划路径的起点xstart到初始规划路径的终点xend的方向，U、∑、VT分别为左奇异向量矩阵、对角矩阵和右奇异向量转置矩阵，||||2为表示欧几里德范数；I1为1*n维单位矩阵，T表示转置，det表示矩阵的行列式；diag{}表示对角矩阵； S3.2：根据当前规划路径的长度、起点xstart和终点xend建立超椭圆体，相关几何参数的公式如下： 其中，a、b、c分别代表超椭圆体的长半轴、短半轴和焦距，cbest代表当前规划路径长度，cmin代表当前规划路径的起点xstart和终点xend之间的距离； S3.3：构建超椭圆体的形状矩阵L，公式如下： S3.4：在单位超球体内随机采样一组节点xball，通过形状矩阵L和超椭圆体旋转矩阵C对节点xball进行缩放、旋转和平移后获得超椭圆体内的采样节点组A； S3.5：在当前各路径点xway的邻域K内生成对应的一组随机采样节点B，再将采样节点组A与各点xway的采样节点组B融合后，获得采样节点优化集合S； S3.6：基于机械臂目标状态节点xend和机械臂起始状态节点xstart，结合当前采样节点优化集合S，生成优化规划路径； S3.7：重复执行S3.1～S3.6，直到获得最优规划路径； 所述S3.6具体为： S3.6.1：初始化机器人路径节点集合N′和机器人路段集合W′，将机械臂起始状态节点xstart放入机器人路径节点集合N′中； S3.6.2：在采样节点优化集合S中随机取一组节点作为潜在路径节点添加到路径节点队列Q′N中，该组节点需包含机械臂目标状态节点xend和机械臂起始状态节点xstart； S3.6.3：对于路径节点队列Q′N中的每个潜在路径节点x′extend，建立当前潜在路径节点x′extend与其邻域D内的各邻居节点x′neighbor之间的潜在连接，遍历路径节点队列Q′N中各潜在路径节点x′extend，从而获得路径节点队列Q′N中所有的潜在连接； S3.6.4：利用焊接工件的三维模型对路径节点队列Q′N中所有的潜在连接分别进行碰撞检测，将通过碰撞检测的潜在连接作为候选路段并添加到路段队列Q′w中； S3.6.5：根据代价评估函数C，分别计算路段队列Q′w中各候选路段的成本，将成本最低的候选路段添加到机器人路段集合W′中以及将该候选路段对应的邻居节点x′neighbor加入到机器人路径节点集合N′，并且清空路径节点队列Q′N和路段队列Q′w； S3.6.6：重复执行S3.6.1～S3.6.5，直到机械臂目标状态节点xend作为邻居节点x′neighbor被添加机器人路径节点集合N′中，结合机器人路段集合W′和机器人路径节点集合N′得到优化后的规划路径； 步骤六：将焊接路径参数发送给机器人控制柜，进而控制焊接机器人对焊接工件进行焊接。

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