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龙图腾网获悉无锡埃姆维工业控制设备有限公司申请的专利基于深度学习的协作机器人控制方法、系统及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：CN118682753B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202410781188.1，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于深度学习的协作机器人控制方法、系统及存储介质是由王振宇;杨春艳;王嘉文;陈胜;李金锞;高峰;陆佳东;谷帅;王晓宇设计研发完成，并于2024-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的协作机器人控制方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及机器人控制技术领域，具体公开基于深度学习的协作机器人控制方法、系统及存储介质，该方法包括：控制运行准确度评估、协调控制度判定以及控制优化，首先评估协作机器人的控制运行准确度，并综合协作机器人的视觉应用数据，得到协作机器人的协调控制度，与设定的协调控制阈值进行匹配，最终通过深度学习模型对协作机器人进行控制优化，以此精确控制机器人的动作和速度，从而提高协作机器人的协调能力；能够确保协作机器人在执行任务时具有更高的准确性和稳定性。

本发明授权基于深度学习的协作机器人控制方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的协作机器人控制方法，其特征在于，包括：控制运行准确度评估：获取协作机器人的控制运行关联信息，评估协作机器人的控制运行准确度；协调控制度判定：通过协作机器人的图形化交互界面，收集协作机器人的视觉应用数据，并综合协作机器人的控制运行准确度，得到协作机器人的协调控制度；控制优化：将协作机器人的协调控制度，与设定的协调控制阈值进行匹配，若协作机器人的协调控制度小于协调控制阈值，则通过深度学习模型对协作机器人进行控制优化；所述协作机器人的协调控制度，具体分析过程为：通过协作机器人的图形化交互界面，收集协作机器人的视觉应用数据，其中视觉应用数据包括识别目标个数；根据协作机器人的识别目标个数，从中提取得到协作机器人的各识别目标的长度和宽度；根据协作机器人的各识别目标的长度和宽度，通过面积算法得到协作机器人的各识别目标的面积，由此构建协作机器人的识别目标面积变化曲线，从识别目标面积变化曲线中提取出面积最大变化角度值，同时从机器人控制数据库中，提取得到面积最大变化角度界定值，与面积最大变化角度值进行综合分析处理，得到协作机器人视觉识别的变化影响指标；综合分析协作机器人的协调控制度，具体分析公式为： ；其中表示为协作机器人的协调控制度，表示为协作机器人的控制运行准确度，表示为协作机器人视觉识别的变化影响指标，表示为预定义的控制运行准确度对应的权重因子，表示为预定义的协作机器人视觉识别的变化影响指标对应的权重因子，e为自然常数；所述协作机器人的控制运行准确度，具体分析过程为：根据协作机器人的控制运行关联信息，从中得到协作机器人的结构特征所属信息以及协作机器人的控制算法所属信息；将协作机器人的结构特征影响程度系数与协作机器人的控制算法影响程度系数进行综合分析，得到协作机器人的控制运行准确度。

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无锡埃姆维工业控制设备有限公司，其通讯地址为：214000 江苏省无锡市滨湖区缘溪道3号C栋201室；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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