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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种钢箱梁自动化焊接方法、装置、设备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：CN121447347B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202610004025.1，技术领域涉及：B23K37/02；该发明授权一种钢箱梁自动化焊接方法、装置、设备及存储介质是由邓露;邹嘉瑶;刘文尧;戴宇;王慧光设计研发完成，并于2026-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种钢箱梁自动化焊接方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种钢箱梁自动化焊接方法、装置、设备及存储介质，涉及自动焊接技术领域，包括：基于目标多视角拍照位姿获取目标钢箱梁的目标局部点云信息，基于目标局部点云信息和预设点云拼接算法确定目标整体点云信息；从目标整体点云信息中确定各焊缝点点云，并基于各焊缝点点云生成初始焊缝点集；将初始焊缝点集中的各焊缝点点云转换至目标世界坐标系，得到各目标焊缝点，并基于各目标焊缝点生成目标焊缝点集，基于目标焊缝点集生成目标焊接路径；确定目标焊接路径中各目标焊缝点对应的目标焊枪位姿，并利用目标机械臂，基于目标焊接路径和目标焊枪位姿控制目标焊枪对目标钢箱梁进行焊接。本申请可以提升焊接自动化程度、焊接精度与施工效率。

本发明授权一种钢箱梁自动化焊接方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种钢箱梁自动化焊接方法，其特征在于，包括： 基于目标强化学习模型确定目标多视角拍照位姿，并利用目标结构光相机基于所述目标多视角拍照位姿获取目标钢箱梁对应的目标局部点云信息，以及基于所述目标局部点云信息和预设点云拼接算法确定目标整体点云信息；所述目标强化学习模型为基于马尔可夫决策过程构建的模型； 从所述目标整体点云信息中确定所述目标钢箱梁的各焊缝点点云，并基于各所述焊缝点点云生成初始焊缝点集； 将所述初始焊缝点集中的各所述焊缝点点云转换至目标世界坐标系，以得到各目标焊缝点，并基于各所述目标焊缝点生成目标焊缝点集，以及基于所述目标焊缝点集生成相应的目标焊接路径； 确定所述目标焊接路径中的各所述目标焊缝点对应的目标焊枪位姿，并利用目标机械臂，基于所述目标焊接路径和所述目标焊枪位姿控制目标焊枪对所述目标钢箱梁进行焊接； 其中，所述基于目标强化学习模型确定目标多视角拍照位姿之前，还包括： 利用所述目标结构光相机基于预设拍摄视角拍摄目标地面，以生成所述目标地面对应的地面点云信息； 基于随机采样一致算法对所述地面点云信息进行拟合，以得到所述目标地面对应的平面方程； 利用所述目标结构光相机基于所述预设拍摄视角拍摄所述目标钢箱梁，以生成所述目标钢箱梁对应的第一点云信息； 确定所述第一点云信息中的各点与所述平面方程之间的距离，并从各所述距离中确定出大于预设距离阈值的目标距离； 基于所述目标距离对应的点构建所述目标钢箱梁对应的初始点云信息，以便基于所述初始点云信息确定所述目标钢箱梁对应的所述目标整体点云信息；所述初始点云信息为所述目标钢箱梁的局部点云信息； 所述利用目标结构光相机基于所述目标多视角拍照位姿获取目标钢箱梁对应的目标局部点云信息，以及基于所述目标局部点云信息和预设点云拼接算法确定目标整体点云信息，包括： 基于所述目标多视角拍照位姿生成所述目标机械臂对应的运动指令，并利用所述目标机械臂基于所述运动指令控制所述目标结构光相机对所述目标钢箱梁进行拍摄，以得到所述目标多视角拍照位姿对应的所述目标局部点云信息； 构建所述初始点云信息对应的第一金字塔，并构建所述目标局部点云信息对应的第二金字塔； 基于迭代最近点算法对所述第一金字塔和所述第二金字塔进行点云配准，并基于配准结果将所述目标局部点云信息中的各点拼接至所述初始点云信息中，以得到所述目标钢箱梁对应的所述目标整体点云信息； 所述从所述目标整体点云信息中确定所述目标钢箱梁的各焊缝点点云，包括： 通过主成分分析算法确定所述目标整体点云信息中各目标点云对应的初始点云法向量，并对各所述初始点云法向量进行一致化处理得到各目标点云法向量，以及基于各所述目标点云法向量构建第一点云法向量数据集； 基于所述第一点云法向量数据集得到第二点云法向量数据集，并确定所述第二点云法向量数据集的数量与所述第一点云法向量数据集的数量之间的比值； 若所述比值小于第一预设阈值，则基于所述第二点云法向量数据集确定所述目标钢箱梁的各所述焊缝点点云； 若所述比值大于等于所述第一预设阈值，则从所述第二点云法向量数据集中随机选取目标法向量，并基于所述目标法向量更新所述第二点云法向量数据集，直至更新后的所述第二点云法向量数据集的数量与所述第一点云法向量数据集的数量之间的比值小于所述第一预设阈值，基于所述更新后的所述第二点云法向量数据集确定所述目标钢箱梁的各所述焊缝点点云。

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