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龙图腾网获悉西南科技大学申请的专利一种基于多机器人的大型设备异常部件协同检测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：CN119624899B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411686715.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于多机器人的大型设备异常部件协同检测方法是由王坤朋;阳箭龙;姚娟;杨文昊;李文博;冯兴华;张春峰设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多机器人的大型设备异常部件协同检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于智能装备故障检测技术领域，公开了一种基于多机器人的大型设备异常部件协同检测方法。基于多机器人和云边协同架构的大型复杂智能装备异常部件检测方法，利用聚类、A*算法、最短路线分配和卡尔曼滤波融合算法，实现多机器人快速巡检和精准检测异常部件。通过多机器人均匀分布式巡检、全局三维坐标系建立、异常点二次巡检、聚类分析筛选异常点、任务清单分配、可观测路径划分拟合、最优检测方案构建，最终融合多角度多模态异常数据，获得准确检测结果。通过多个机器人等间距均匀分布在大型复杂智能装备周围巡检，提高了检测效率，且能够覆盖的范围更广，能够及时反馈异常信息。

本发明授权一种基于多机器人的大型设备异常部件协同检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多机器人的大型设备异常部件协同检测方法，其特征在于，所述方法根据大型设备尺寸以及复杂程度，设定机器人的数量为，，并将机器人从1至依次编号，将机器人均匀分布在大型设备周围进行巡检； 每个机器人均搭载有三种传感器：可见光相机、热红外相机和声像仪，机器人在巡检过程中分别扫描设备获取可见光图像、热红外图像和声学图像； 系统基于云边协同架构，机器人作为边缘端采集到、和三种图像数据后，实时将图像数据上传至具有相应图像检测分析功能的云端进行处理，云端能够对接收到的图像数据进行基于图像处理的异常检测，判断大型设备是否发生异常； 其中，多机器人异常部件协同检测包括两个阶段，第一阶段为巡检阶段，第二阶段为协同检测阶段； 所述协同检测阶段包括： 计算最优检测方案，此步骤在云端进行，首先需要从任务清单中将异常点从前往后取出进行检测，记当前取出的检测对象为，设检测对象的可观测路径共有条，同时可观测路径上角度最小和最大的可观测点设定为端点，将角度最小的可观测点记为，角度最大的可观测点记为 通过A*算法，找到第号机器人当前位置到路径端点的最短路线距离，分别记为和；通过A*算法计算出机器人当前位置到各路径端点的距离代价，由此可以得到各机器人到达各路径角度最小和最大的可观测点的距离，并以各机器人到达各路径角度最小的可观测点的距离构建代价矩阵，以各机器人到达各路径角度最大的可观测点的距离构建代价矩阵； 最终代价矩阵，其中表示，即最终代价矩阵的第行第列元素等于和第行第列元素的最小值； 得到代价矩阵后，通过最短路线分配算法，求解协同检测的最优检测方案，使得所有机器人运行总路径最短； 执行最优检测方案，指派各个机器人按照最优检测方案的路线行进，到达可观测路径后对异常部件进行异常数据采集，同时将采集的数据实时上传至云端，云端通过卡尔曼滤波对多模态、多视角的异常数据进行融合，得到该异常点的最终检测结果； 完成当前检测目标的检测任务后，查看任务清单中是否还存在待检测任务，如果存在，则取出靠前的新异常点作为新一轮检测目标进行检测； 待列表中的异常点全部完成检测后，协同检测阶段结束。

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