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龙图腾网获悉北京机械工业自动化研究所有限公司申请的专利基于深度学习的工业机器人控制系统及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：CN119188780B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202411666571.9，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控制系统及方法是由王凯;王海丹;孙洁香;杜已超;薛靖婉;赵一勋设计研发完成，并于2024-11-21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控制系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的工业机器人控制方法，涉及工业机器人控制技术领域；包括通过传感器实时收集机器人在工作过程中的运行数据；根据实时数据变化，动态调整控制参数；基于强化学习模型，实时分析当前任务的复杂性和机器人能力，智能分配多个机器人之间的协作任务；持续监测机器人运行状态，并在发现异常时发出预警；本发明通过强化学习模型对任务复杂性和机器人能力进行实时分析和智能分配，优化任务协作效率并提升资源利用率；构建异常检测与预警机制，快速识别运行偏离状态，在异常发生时通过分级预警信号反馈至控制系统，并进行任务重新分配或参数调整，显著提升了工业机器人在复杂场景下的自适应性、协作能力和运行安全性。

本发明授权基于深度学习的工业机器人控制系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的工业机器人控制方法，其特征在于：包括： S1：通过传感器实时收集机器人在工作过程中的运行数据； S2：根据实时数据变化，动态调整控制参数； S3：基于强化学习模型，实时分析当前任务的复杂性和机器人能力，智能分配多个机器人之间的协作任务； S4：持续监测机器人运行状态，并在发现异常时发出预警； 所述S2的具体实施过程包括： 对所述实时数据进行特征提取，所述特征包括当前负载、当前速度、当前环境温度以及工件特性参数，所述工件特性参数包括材质参数和形状参数； 根据提取的特征，建立动态参数模型，将实时数据映射到控制参数的调整范围，定义关键控制参数，所述关键控制参数包括速度增益、加速度限制和负载响应时间； 基于特征建立映射关系，将提取的特征转化为控制参数的调整范围，设定控制参数，包括速度增益、加速度限制和负载响应时间，所述速度增益、加速度限制和负载响应时间的公式分别为： ； ； ； 其中，表示基准速度增益，表示工件特性系数，表示环境温度系数，表示工件特性参考值，表示环境温度参考值，表示控制速度的衰减因子，表示基准加速度限制，表示负载影响系数，表示环境温度影响系数，表示负载上限参考值，表示速度影响系数，表示速度上限参考值，表示基准响应时间，表示负载影响系数，表示环境温度影响系数，表示负载参考值； 所述S2还包括以下步骤： 将动态参数模型应用于控制策略，具体如下： 使用动态参数模型生成的控制参数，在机器人运行时进行动态调整，根据实时监测数据，调整速度增益和加速度限制，调整公式如下： ； ； 其中，表示预设的负载的安全阈值，和表示预设的调节系数； 引入性能反馈机制，通过对机器人在不同条件下的实际表现进行评估，动态更新特征提取和参数模型，实现基于历史数据的自学习能力。

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