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龙图腾网获悉中国外运股份有限公司;中外运创新科技有限公司申请的专利机器人运动规划方法、装置、设备及存储介质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：CN119952730B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510438712.X，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权机器人运动规划方法、装置、设备及存储介质是由徐伟;裴泽平;樊芳;李灏源;尤赟;曾锴;侯成成;张雯静;李嘉琦;马骎骎;郭双双;李宁设计研发完成，并于2025-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本机器人运动规划方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种机器人运动规划方法、装置、设备及存储介质，应用于机器人装配技术领域，该方法包括：获取机器人在当前时刻所采集的多模态信息、待装配对象当前时刻对应的位姿以及待装配对象对应的环境信息；上述环境信息中包括待装配对象周围是否存在障碍物；根据当前时刻的多模态信息确定机器人在当前时刻的状态；根据机器人当前时刻的状态、待装配对象的位姿以及环境信息，采用深度强化学习网络对机器人进行运动路径规划，确定机器人从其当前时刻的位姿向待装配对象进行移动的运动轨迹；其中，深度强化学习网络中采用多个并行环境共同进行运动路径的规划。采用本发明技术方案可以提升路径规划准确性和规划效率。

本发明授权机器人运动规划方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种机器人运动规划方法，其特征在于，包括： 获取机器人在当前时刻所采集的多模态信息、待装配对象当前时刻对应的位姿以及所述待装配对象对应的环境信息；所述环境信息中包括所述待装配对象周围是否存在障碍物； 根据当前时刻的所述多模态信息确定所述机器人在当前时刻的状态；所述机器人在当前时刻的状态中包括所述机器人在当前时刻的位姿； 根据所述机器人当前时刻的状态、所述待装配对象的位姿以及所述环境信息，采用深度强化学习网络对所述机器人进行运动路径规划，确定所述机器人从其当前时刻的位姿向所述待装配对象进行移动的运动轨迹； 其中，所述深度强化学习网络是采用分布式近端策略优化算法进行训练得到的，所述分布式近端策略优化算法中采用多个并行环境共同进行运动路径的规划； 所述方法还包括： 在所述机器人根据所述运动轨迹移动至所述待装配对象周围的情况下，获取相机对所述待装配对象进行采集后的视觉图像，并根据所述视觉图像确定所述待装配对象在所述视觉图像中的位姿，并将在所述视觉图像中的位姿转换至物理空间中，确定所述待装配对象在物理空间中对应的目标位姿； 获取所述机器人的末端执行器当前对应的第一位姿； 根据所述第一位姿和所述目标位姿，计算所述第一位姿和所述目标位姿之间的偏差，并根据所述偏差以及预设的增益对所述机器人的第一位姿进行调整，确定第二位姿；所述第二位姿的精度高于所述第一位姿的精度，所述预设的增益是机器人视觉伺服系统中的增益因子； 向所述机器人发送控制指令；所述控制指令中包括所述第二位姿，用于控制所述机器人按照所述第二位姿对末端执行器的位姿进行调整；在所述机器人根据视觉伺服系统的控制指令精确调整好其位姿之后，将调整后的位姿反馈给深度强化学习网络，以使深度强化学习网络基于调整后的位姿分析当前输出的策略的执行效果，并根据执行效果对其中的策略网络不断进行优化，实现整个装配过程的闭环。

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