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龙图腾网获悉上海国科具身智能机器人有限责任公司申请的专利一种基于机器学习的线束装配机器人控制方法与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：CN121315980B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511770925.9，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于机器学习的线束装配机器人控制方法与系统是由邓寅喆设计研发完成，并于2025-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的线束装配机器人控制方法与系统在说明书摘要公布了：本发明属于机器人控制技术领域，具体公开了一种基于机器学习的线束装配机器人控制方法与系统，该方法包括，先实时采集机器人线束插接时的关节力矩、末端执行器位置误差及姿态变化等多维传感器数据，以滑动时间窗口截取并构建多通道接触事件张量；再将其输入预训练稀疏自编码器，编码得稀疏向量、重建出重建张量，分解出有效接触事件的稀疏成分与干扰噪声的残差成分；接着通过判断稀疏向量L1范数是否超第一阈值，识别有效接触事件；最后调用预定义微调控制策略执行动作响应。本发明提升微弱接触事件识别精度与动作响应准确性，保障装配质量与安全，适用于线束装配机器人高效控制。

本发明授权一种基于机器学习的线束装配机器人控制方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的线束装配机器人控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，实时采集机器人在执行线束插接任务时的多维传感器数据，以滑动时间窗口对所述多维传感器数据进行截取，构建得到多通道的接触事件张量，其中所述多维传感器数据至少包括关节力矩、末端执行器位置误差及末端执行器姿态变化； S2，将所述接触事件张量输入至预训练的稀疏自编码器模型，所述稀疏自编码器模型的编码器将所述接触事件张量编码为稀疏向量，其解码器基于所述稀疏向量重建出重建张量，通过对比所述接触事件张量与所述重建张量，将输入信号分解为对应于有效接触事件的稀疏成分以及对应于干扰噪声的残差成分； S3，基于所述稀疏向量，识别当前时间窗口内是否发生具有控制意义的有效接触事件，具体为，通过判断所述稀疏向量的激活模式实现，包括判断其L1范数是否超过第一阈值； S4，当识别到有效接触事件时，机器人控制器调用与该事件类型预定义的微调控制策略执行动作响应，所述微调控制策略包括调整插接速度、施加微调角度或施加恒定微推力。

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上海国科具身智能机器人有限责任公司，其通讯地址为：201210 上海市浦东新区自由贸易试验区芳春路400号1幢3层；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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