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龙图腾网获悉广州里工实业有限公司申请的专利一种基于联邦学习的机器人装配优化方法及系统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：CN119458337B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411661768.3，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于联邦学习的机器人装配优化方法及系统是由彭广德;李卫铳;满天荣设计研发完成，并于2024-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于联邦学习的机器人装配优化方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于联邦学习的机器人装配优化方法及系统，方法包括：获取机器人的图像数据与点云数据并进行数据特征融合识别处理，得到机器人综合特征数据；获取机器人的力觉信息与视觉信息，并结合机器人综合特征数据进行基于深度强化学习的运动误差优化处理，得到误差补偿后的机器人综合特征数据；通过联邦学习优化算法对机器人进行模型训练，构建具有全局装配控制模型的机器人；基于元学习策略，对具有全局装配控制模型的机器人进行通信协作执行装配任务，得到机器人装配优化结果。本申请实施例能够提升机器人对环境感知的能力，在多任务切换场景下有效提升了机器人的响应速度和适应性。本申请可以广泛应用于机器人装配技术领域。

本发明授权一种基于联邦学习的机器人装配优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的机器人装配优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取机器人的图像数据与点云数据并进行数据特征融合识别处理，得到机器人综合特征数据； 获取机器人的力觉信息与机器人的视觉信息，并结合所述机器人综合特征数据进行基于深度强化学习的运动误差优化处理，得到误差补偿后的机器人综合特征数据； 基于所述误差补偿后的机器人综合特征数据，通过联邦学习优化算法对机器人进行模型训练，构建具有全局装配控制模型的机器人； 基于元学习策略，对所述具有全局装配控制模型的机器人进行通信协作执行装配任务，得到机器人装配优化结果； 其中，所述获取机器人的力觉信息与机器人的视觉信息，并结合所述机器人综合特征数据进行基于深度强化学习的运动误差优化处理，得到误差补偿后的机器人综合特征数据，包括： 通过力觉传感器获取所述机器人的力觉信息以及通过视觉传感器获取所述机器人的视觉信息； 根据所述机器人综合特征数据定义深度强化学习的状态空间，根据所述机器人的力觉信息与所述机器人的视觉信息定义深度强化学习的动作空间，设置经验回放池，并进行交互学习，得到初步优化的机器人综合特征数据； 根据所述初步优化的机器人综合特征数据控制机器人进行仿真，获取机器人动作偏差向量； 通过误差补偿算法对所述机器人动作偏差向量进行误差补偿，并结合深度强化学习算法进行优化，得到所述误差补偿后的机器人综合特征数据。

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