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龙图腾网获悉深圳市森林森机电设备有限公司申请的专利基于深度学习的工业机器人焊接轨迹实时优化方法及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：CN120347765B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202510753370.0，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于深度学习的工业机器人焊接轨迹实时优化方法及系统是由邵红军设计研发完成，并于2025-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的工业机器人焊接轨迹实时优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于深度学习的工业机器人焊接轨迹实时优化方法及系统，涉及工业机器人技术领域，包括通过采集三维点云数据并进行多尺度处理生成高精度曲面，构建焊缝特征描述子，基于多目标奖励函数优化工艺参数与焊接姿态的映射关系，将映射关系转换为初始运动轨迹，并采用分段自适应优化模型和变结构滤波算法动态优化轨迹，实现焊接过程的自适应调节。本发明提高了复杂曲面焊接精度和质量，增强了机器人焊接的适应性和稳定性。

本发明授权基于深度学习的工业机器人焊接轨迹实时优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的工业机器人焊接轨迹实时优化方法，其特征在于，包括： 采集复杂曲面的三维点云数据，利用多尺度分解算法对所述三维点云数据进行降噪和特征增强，结合曲率约束的网格重构方法生成高精度曲面数据； 在所述高精度曲面数据上建立动态特征空间，提取所述动态特征空间中的焊缝轨迹点集，构建融合几何特征和拓扑关系的焊缝特征描述子； 基于所述焊缝特征描述子将焊接电流、电压和送丝速度作为联合优化目标，通过多目标奖励函数迭代计算最优的工艺参数组合和焊接姿态序列，建立所述最优的工艺参数组合与所述焊接姿态序列的映射关系，包括： 基于所述焊缝特征描述子确定工艺参数变化范围，建立焊接电流、焊接电压和送丝速度之间的工艺约束条件，将所述焊接电流、所述焊接电压和所述送丝速度构建为联合优化目标； 根据所述焊接电流、所述焊接电压与所述送丝速度计算熔深控制因子，基于焊缝横截面几何参数计算焊缝成形指数，将所述熔深控制因子和所述焊缝成形指数构建为工艺质量评价指标； 采集焊枪姿态角度和机器人关节位置数据，计算所述焊枪姿态角度的相对目标姿态的偏差值，计算所述机器人关节位置数据的运动平稳度，将所述偏差值和所述运动平稳度构建为运动性能评价指标； 将所述工艺质量评价指标和所述运动性能评价指标组成多目标奖励函数，基于所述多目标奖励函数的梯度信息迭代优化所述联合优化目标，当优化梯度小于预设梯度阈值时输出最优工艺参数组合； 根据所述最优工艺参数组合优化焊接姿态序列，建立所述焊缝特征描述子到所述最优工艺参数组合和所述焊接姿态序列的映射关系，实现工艺参数与焊接姿态的协同规划； 将所述映射关系映射至机器人关节空间，采用改进的快速碰撞检测算法进行避障验证，结合动力学约束生成初始运动轨迹； 对所述初始运动轨迹建立分段自适应优化模型，根据轨迹曲率、加速度变化率和工艺要求的综合评价指标划分优化区间，在所述优化区间内采用变结构滤波算法进行轨迹平滑，实现所述初始运动轨迹的动态优化； 将优化后的所述初始运动轨迹转换为机器人控制指令，实现焊接过程的自适应调节。

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