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龙图腾网获悉南通诚达金属设备制造有限公司申请的专利一种基于蚁群算法的多机器人协同装配金属部件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：CN121018584B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511483302.3，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于蚁群算法的多机器人协同装配金属部件方法是由王洁;王誉博设计研发完成，并于2025-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于蚁群算法的多机器人协同装配金属部件方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于蚁群算法的多机器人协同装配金属部件方法，涉及多机器人协同装配技术领域。包括步骤：S1获取多机器人协同装配区域的实时环境感知数据，实时环境感知数据包括各机器人的精确位置坐标、其工作姿态、待装配金属部件的实时几何尺寸与空间姿态、装配区域内动态障碍物的几何形态与运动轨迹以及当前待执行的装配任务队列。本发明通过多源传感获取装配区域实时环境数据，分析量化环境动态变动后，动态调整蚁群算法的启发信息计算函数、信息素挥发速率等核心参数，再利用调整后的算法生成无冲突的优化任务分配方案与自适应运动路径，最后通过工业总线传输方案并精准控制机器人执行装配且持续监控环境。

本发明授权一种基于蚁群算法的多机器人协同装配金属部件方法在权利要求书中公布了：1.一种基于蚁群算法的多机器人协同装配金属部件方法，其特征在于，包括： S1、获取多机器人协同装配区域的实时环境感知数据，实时环境感知数据包括各机器人的精确位置坐标、其工作姿态、待装配金属部件的实时几何尺寸与空间姿态、装配区域内动态障碍物的几何形态与运动轨迹以及当前待执行的装配任务队列； S2、对实时环境感知数据进行分析，识别并量化装配环境的动态变动，确定环境变动的具体类型、其在空间与时间上的影响范围以及对协同装配任务的潜在影响程度； S3、基于已确定的环境变动的类型、影响范围与潜在影响程度，动态调整蚁群算法的核心参数，蚁群算法的核心参数包括启发信息计算函数、信息素挥发速率因子、信息素更新策略因子以及禁忌表生成与维护规则的更新频率与更新阈值； S4、利用已动态调整的蚁群算法核心参数，重新执行多机器人的任务分配计算与运动路径规划，生成针对当前动态环境下优化且无冲突的任务分配方案和自适应运动路径； S5、依据优化任务分配方案和自适应运动路径，精确控制多机器人进行运动，实现金属部件的协同装配操作； 所述S2中，对实时环境感知数据进行分析，识别并量化装配环境的动态变动，包括： 将三维点云数据与预设装配区域静态模型比对，检测并识别动态障碍物的位置、尺寸与运动矢量； 根据待装配金属部件的实时几何尺寸与抓取状态，判断是否存在部件异常与抓取姿态偏差； 结合各机器人的当前运动状态与任务执行进度，分析是否存在潜在的机器人运动冲突与任务延迟； 所述S3中，动态调整禁忌表生成与维护规则的更新频率与更新阈值，包括： 根据环境变动的实时性与紧急程度，动态设定禁忌表的更新频率和条目有效阈值； 将存在冲突风险的任务节点与路径段动态添加到蚁群算法的禁忌表中，并在重新规划过程中，根据更新频率与阈值更新禁忌表内容。

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