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龙图腾网获悉深圳市大川软件有限责任公司申请的专利工业机器人运动规划方法、设备和存储介质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：CN120326584B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202510754648.6，技术领域涉及：B25J9/08；该发明授权工业机器人运动规划方法、设备和存储介质是由刘旭;向奕旦设计研发完成，并于2025-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本工业机器人运动规划方法、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及人工智能领域，提供了工业机器人运动规划方法，该方法包括：通过采集工业机器人工作环境的实时动态数据，构建包含空间拓扑关系的数字化环境模型；构建包含图卷积网络和视觉Transformer模块的混合深度学习模型；生成包含安全通行区域与障碍区域标识的动态代价地图；基于动态代价地图，采用强化学习决策算法生成初始运动路径，并通过局部规划算法进行实时路径调整；对调整后的路径进行运动学平滑处理，生成工业机器人各关节的连续运动轨迹；在执行过程中通过传感器反馈对工业机器人各关节的连续运动轨迹进行闭环校正，并基于校正结果更新数字化环境模型。本申请的技术方案可以实现机器人在动态环境下的高精度实时运动规划。

本发明授权工业机器人运动规划方法、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种工业机器人运动规划方法，其特征在于，所述方法包括： 通过多模态传感器采集工业机器人工作环境的实时动态数据，构建包含空间拓扑关系的数字化环境模型； 构建包含图卷积网络和视觉Transformer模块的混合深度学习模型； 将所述数字化环境模型输入混合深度学习模型，生成包含安全通行区域与障碍区域标识的动态代价地图，所述混合深度学习模型通过如下方式训练：使用合成孔径雷达图像生成模拟训练数据集；采用WassersteinGAN-GP框架优化对抗损失；结合感知损失函数约束特征空间相似性； 基于所述动态代价地图，采用强化学习决策算法生成初始运动路径，并通过局部规划算法进行实时路径调整； 对调整后的路径进行运动学平滑处理，生成所述工业机器人各关节的连续运动轨迹，所述对调整后的路径进行运动学平滑处理包括：采用三次B样条曲线对路径关键点进行插值；通过雅可比矩阵伪逆解算各关节的最优运动角度序列；在速度层面对关节运动轨迹进行带约束的线性二次型优化； 在执行过程中通过传感器反馈对所述连续运动轨迹进行闭环校正，并基于校正结果更新所述数字化环境模型； 所述将所述数字化环境模型输入混合深度学习模型，生成包含安全通行区域与障碍区域标识的动态代价地图包括：将所述视觉Transformer模块输出的全局特征与所述图卷积网络提取的拓扑特征进行通道拼接；通过生成对抗网络的生成器对拼接后的特征进行上采样重建，输出分辨率与输入图像相同的代价地图。

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