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龙图腾网获悉天津赛威工业技术有限公司申请的专利多机器人协同的工业装配生产线任务分配与优化调度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：CN119644961B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411819573.7，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权多机器人协同的工业装配生产线任务分配与优化调度方法及系统是由孙洲设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本多机器人协同的工业装配生产线任务分配与优化调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供多机器人协同的工业装配生产线任务分配与优化调度方法及系统，涉及机器人技术领域，包括通过深度强化学习构建任务分配策略网络，将工件类型和属性信息编码为状态向量输入网络，设计包含总装配时间最小化、负载均衡度最大化和能耗最小化的多目标优化函数，采用近端策略优化算法训练网络参数，输出机器人任务映射矩阵作为分配方案，并通过在线学习方式动态优化更新网络参数。本发明可显著提高多机器人协同装配生产线的任务分配效率，实现生产线的动态优化调度，降低系统能耗，提升装配效率。

本发明授权多机器人协同的工业装配生产线任务分配与优化调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.多机器人协同的工业装配生产线任务分配与优化调度方法，其特征在于，包括： 利用深度强化学习算法构建任务分配策略网络，将所述任务分配策略网络的输入层设置为状态编码层，隐藏层设置为多层卷积神经网络和全连接层，输出层设置为动作概率分布层；对多机器人协同装配生产线中工件信息进行预处理，将工件类型通过独热编码生成类型特征向量，将工件加工优先级和时限约束通过数值化编码生成属性特征向量，将所述类型特征向量和所述属性特征向量组合生成状态向量作为所述任务分配策略网络的输入； 设计多目标优化函数对所述任务分配策略网络进行训练，所述多目标优化函数包含总装配时间最小化目标、机器人负载均衡度最大化目标和能耗最小化目标，采用加权求和法将三个优化目标组合为统一训练目标；构建机器人任务映射矩阵作为所述任务分配策略网络的输出，所述机器人任务映射矩阵的元素表示机器人执行对应任务的概率值，并根据机器人工作能力约束对不可行分配方案的概率置零；采用近端策略优化算法训练所述任务分配策略网络，通过与仿真环境交互获取状态-动作对和奖励值，更新所述任务分配策略网络的参数； 将所述多机器人协同装配生产线中工件信息编码为状态向量输入训练完成的所述任务分配策略网络，输出最优任务分配方案；将所述最优任务分配方案下发至所述多机器人协同装配生产线执行；采集任务完成时间、机器人负载分布和能耗数据，计算实际优化目标值，采用在线学习方式对所述任务分配策略网络的参数进行动态优化更新。

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