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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种基于最邻近算法的轴孔装配方法及装置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：CN117260208B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202311146607.6，技术领域涉及：B23P19/00；该发明授权一种基于最邻近算法的轴孔装配方法及装置是由王峻峰;路龙飞设计研发完成，并于2023-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于最邻近算法的轴孔装配方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于最邻近算法的轴孔装配方法及装置，其方法包括：根据待执行轴孔任务确定孔中心位置，获取机械臂末端的第一当前位置数据，以孔中心位置为中心的预设数量样本数据；对预设数量样本数据进行特征提取和特征分类，得到每个样本数据对应的特征分类结果，并根据所有特征分类结果构建映射判别模型；根据最邻近算法对第一当前位置数据和预设数量样本数据进行计算，得到最临近样本点；并根据映射判别模型对第一当前位置数据进行处理，得到步进方向；根据预设位置轨迹、最临近样本点和步进方向对机械臂末端进行控制，当机械臂末端调整至孔中心位置时，根据预设深度进行操作，完成待执行轴孔任务。本发明实现了提高装配成功率的目的。

本发明授权一种基于最邻近算法的轴孔装配方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于最邻近算法的轴孔装配方法，其特征在于，包括： 根据待执行轴孔任务确定孔中心位置，获取机械臂末端的第一当前位置数据，以及以所述孔中心位置为中心的预设数量样本数据； 对所述预设数量样本数据进行特征提取和特征分类，得到每个样本数据对应的特征分类结果，并根据所有特征分类结果构建映射判别模型；所述映射判别模型的输入为力和力矩，输出为六维力标签的特征分类结果； 根据最邻近算法对所述第一当前位置数据和所述预设数量样本数据进行计算，得到最临近样本点；并根据所述映射判别模型对所述第一当前位置数据进行处理，得到所述最临近样本点的步进方向； 根据预设位置轨迹、所述最临近样本点和所述步进方向对所述机械臂末端进行控制，当所述机械臂末端调整至所述孔中心位置时，根据预设深度进行操作，完成所述待执行轴孔任务； 所述根据待执行轴孔任务确定孔中心位置，获取所述孔中心位置为中心的预设数量样本数据，包括： 根据预设轴孔间隙和预设采样间距，按照预设顺序确定所述孔中心位置周围的预设数量样本位置； 根据所述预设数量样本位置和所述孔中心位置，确定每个样本位置对应的动作方向标签；所述动作方向标签用于指示所述每个样本位置下一步动作的方向； 根据所述每个样本位置对应的所述动作方向标签，得到所述预设数量样本位置的预设数量样本数据； 所述根据所述每个样本位置对应的所述动作方向标签，得到所述预设数量样本位置的预设数量样本数据，包括： 根据所述预设顺序确定所述预设数量样本位置时，获取所述每个样本位置进行下一步所需的力和力矩； 根据所述预设数量样本位置中所述每个样本位置对应的所述力、所述力矩和所述动作方向标签，得到所述预设数量样本位置的预设数量样本数据； 所述根据最邻近算法对所述第一当前位置数据和所述预设数量样本数据进行计算，得到最临近样本点，包括： 对所述预设数量样本数据进行偏差分类，得到大偏差域的样本数据和小偏差域的样本数据； 将所述第一当前位置数据与所述大偏差域的样本数据和所述小偏差域的样本数据进行比较，判断所述第一当前位置数据的所属类别； 根据所述最邻近算法对所述所属类别中的所有样本数据进行计算，得到最临近样本点； 所述根据预设位置轨迹、所述最临近样本点和所述步进方向对所述机械臂末端进行控制，包括： 当所述所属类别为所述大偏差域的样本数据时，根据所述最临近样本点对所述孔中心位置进行计算，得到步进值； 根据所述步进值和所述步进方向对所述机械臂末端进行控制； 当所述所属类别为所述小偏差域的样本数据时，根据预设固定步进值和所述步进方向对所述机械臂末端进行控制。

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华中科技大学，其通讯地址为：430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037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”。

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