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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利基于三维感知的机器人变刚度表面路径规划方法及应用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：CN121245864B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511824343.4，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于三维感知的机器人变刚度表面路径规划方法及应用是由王耀南;唐驹;江一鸣;张辉;毛建旭;姜娇;曾丹平设计研发完成，并于2025-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于三维感知的机器人变刚度表面路径规划方法及应用在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于三维感知的机器人变刚度表面路径规划方法及应用，包括如下步骤：工件表面点云数据处理；建立表面缺陷检测模型，补偿点云数据中工件表面缺陷产生的变形偏差；对点云模型进行路径规划分析，生成自适应工具路径。在机器人执行规划路径过程中，通过能量约束下的可变刚度阻抗控制律进行被动性分析，并通过采集力反馈轨迹作为参考，结合二次规划优化控制器实现力控表面处理，完成机器人规划路径的任务执行。本发明还结合规划的路径模型，设计AI辅助编程框架，通过自然语言接口和知识表示引擎引导用户参数化任务和工具。本发明不仅提升了机器人对复杂变刚度表面的自适应能力，还能显著改善加工一致性与效率，具有广阔的应用前景。

本发明授权基于三维感知的机器人变刚度表面路径规划方法及应用在权利要求书中公布了：1.基于三维感知的机器人变刚度表面路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1、采集工件表面的初始点云数据，预处理后转换为机器人坐标系下的对齐点云数据； 步骤S2、建立表面缺陷检测模型，将对齐点云数据进行线性回归残差，并采用k-NN方法对点云进行正常点和缺陷点的区域分类，将对齐点云数据进行筛选识别工件表面异常的缺陷点，并通过与工件的目标模型点云配准补偿工件表面的变形偏差，获得工件表面的完整点云集合； 所述步骤S2包括如下子步骤： 子步骤S21、初筛阶段，在对齐点云数据内的点云邻域内采用线性回归拟合局部平面，最小化邻域点与拟合平面的均方误差，通过最小二乘法获得优化后的最优解，对于对齐点云数据内的任意点云点，计算残差： ， a表示拟合平面在x方向的倾斜程度，b表示拟合平面在y方向的倾斜程度，c表示拟合平面在原点处的截距，为点云点的空间坐标信息，若超过阈值，则该点被判定为可能缺陷点，构建可能缺陷点集合； 子步骤S22、复筛阶段，给定可能缺陷点集合中待分类的点云点，采用k-NN方法进行区域分类，通过该点云点到点云中其他点云点的欧式距离，选取最近的个邻居点，记作集合，设可能缺陷点集合中待分类点的类别标签为，邻居点的类别标签为，根据投票规则判定待分类点类别： ， 其中，是选取的的k个邻居中的任意一点，表示和两点的欧式距离，表示可能为缺陷点和正常点的类别值，为指示函数，表示邻居点的类别标签被赋值为，将判定的缺陷点构建最终缺陷点集合； 子步骤S23、从对齐点云数据中将最终缺陷点集合中的点云点剔除，构造无缺陷点的点云优化集合，将点云优化集合与目标模型的点云通过迭代最近点获得对齐变换矩阵，对对齐点云数据进行点云配准； 子步骤S24、将缺陷点集合通过对齐变化矩阵重新映射到对齐点云数据的全局对齐坐标系中，获得工件表面配准后的完整点云集合，并与目标模型的标准表面进行比对，得到缺陷的几何参数； 步骤S3、对步骤S2获得工件表面的完整点云集合进行路径规划，生成自适应工具路径，在控制层面，采用基于二次规划的在线刚度优化方法，并结合能量罐机制保证机器人在工件表面轨迹控制的系统被动性与稳定性，实现刚度参数的实时调节； 所述步骤S3中的自适应工具路径通过以下子步骤生成： 子步骤S31、获得工件表面的完整点云集合，利用主成分分析提取其中点云点表面法向量方向，以表面法向量方向作为平面法向量构造交平面； 子步骤S32、提取交平面附近工件表面的点云子集投影到交平面上的点集，得到交平面对应的二维切片点集； 子步骤S33、通过切片质心获得二维切片点集中每个点的极角，按极角对二维切片点集进行排序，剔除其中的噪声点后，使用三次样条对排序后的点进行拟合得到光滑闭合的轮廓曲线； 子步骤S34、对轮廓曲线进行均匀或曲率自适应采样，通过交替方向连接采样点集内的采样点，在相邻两个交平面的二维切片点集之间生成连接路径，通过线性插值或样条插值实现连接路径的平滑过渡，连接所有交平面的二维切片点集的轮廓曲线采样点得到覆盖工件表面的全局路径； 子步骤S35、对全局路径进行低通滤波消除点云噪声带来的轨迹抖动，确定机器人末端在全局路径各个路径点的执行姿态和加工速度，通过全局均方根误差、平均绝对误差和最大误差评价全局路径与点云表面的贴合度，最终得到自适应工具路径。

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