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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于避障扩散引导的复杂场景钉孔装配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：CN119910650B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510143578.0，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于避障扩散引导的复杂场景钉孔装配方法是由尤鸣宇;吴程亮设计研发完成，并于2025-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于避障扩散引导的复杂场景钉孔装配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于避障扩散引导的复杂场景钉孔装配方法，具体分为两个阶段：在搜索阶段，系统以点云为输入，并以碰撞损失为约束条件，通过扩散模型生成一条避开孔附近障碍物并到达目标孔位的轨迹；在对准插入阶段，以点云为输入，视觉伺服网络输出末端关节坐标及姿态变化的增量，通过闭环控制不断迭代平移增量和旋转增量，以优化末端插入位姿。与现有方案相比，本发明能够适应目标孔位位于非平坦、非水平面上的复杂装配场景，支持在考虑空间约束关系的前提下实现避障和装配任务，基于与目标孔位之间三维空间关系的编码，结合碰撞损失的约束条件，本发明显著提升了钉孔装配的精度与效率，为复杂场景中的自动化装配提供了有效解决方案。

本发明授权一种基于避障扩散引导的复杂场景钉孔装配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于避障扩散引导的复杂场景钉孔装配方法，其特征在于，步骤包括： 以深度相机采集的点云数据作为基于扩散的轨迹生成模型的输入，以碰撞损失为约束条件，利用交叉注意力机制基于点云数据对于基于扩散的轨迹生成模型的轨迹生成进行条件控制，生成一条避开障碍物到达目标孔位的末端执行器轨迹；所述基于扩散的轨迹生成模型包括前向扩散和反向生成两个过程： 所述的基于扩散的轨迹生成模型以往给定的专家轨迹中加入噪声得到的加噪数据以及当前的点云数据作为输入； 在所述的前向扩散过程中，将加噪数据作为Unet网络的输入，由Unet网络输出预测的噪声；通过计算预测的噪声与真实加入的噪声之间均方误差和碰撞损失优化Unet网络模型，得到训练好的Unet网络； 在所述的反向生成过程中，利用在前向扩散中训练好的Unet网络，采用去噪扩散隐式模型对加噪数据进行去噪，并利用交叉注意力机制基于当前的点云数据指导Unet网络的去噪过程，生成指向孔位附近的末端执行器避障轨迹； 通过视觉伺服网络提取点云数据的全局特征，将全局特征输入多层感知机网络预测末端执行器关节坐标及姿态的增量，并采用闭环控制方法迭代优化平移偏移量和旋转偏移量，实现末端执行器的插入操作。

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