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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于主动感知的双臂机器人布线控制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：CN119458326B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411602101.6，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于主动感知的双臂机器人布线控制方法及系统是由宋锐;张晓冉;靳李岗;李凤鸣;姬冰;王艳红设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于主动感知的双臂机器人布线控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出基于主动感知的双臂机器人布线控制方法及系统，涉及机器人控制技术领域。包括构建高层基元选择模仿学习网络，基于局部图像、全局图像和操作机械臂末端执行器位姿，对当前需要执行的基元进行识别；将局部图像和操作机械臂末端执行器位姿输入至低层基元模仿学习网络模型中，得到操作机械臂下一步的动作，更新操作机械臂末端执行器位姿；将全局图像、感知机械臂末端执行器位姿和电缆点云数据输入至主动感知网络模型中，得到感知机械臂下一步的动作，更新感知机械臂末端执行器位姿；基于更新后的信息循环上述步骤完成整个布线过程。本发明采用主动感知的方法，降低了机器人操作可变形物体的自遮挡率，提高机器人自主布线能力。

本发明授权基于主动感知的双臂机器人布线控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于主动感知的双臂机器人布线控制方法，其特征在于，所述双臂机器人包括感知机械臂和操作机械臂，包括以下步骤： 步骤一：通过感知机械臂获取局部图像，并获取感知机械臂末端执行器位姿、操作机械臂末端执行器位姿、全局图像以及表示电缆状态的电缆点云数据； 步骤二：构建高层基元选择模仿学习网络，基于局部图像、全局图像和操作机械臂末端执行器位姿，对当前需要执行的基元进行识别，所述基元为将布线过程划分的多个子任务； 步骤三：构建低层基元模仿学习网络模型和主动感知网络模型； 步骤四：将局部图像和操作机械臂末端执行器位姿输入至低层基元模仿学习网络模型中，进行特征提取和向量拼接，得到操作机械臂下一步的动作，更新操作机械臂末端执行器位姿； 步骤五：将全局图像、感知机械臂末端执行器位姿和电缆点云数据输入至主动感知网络模型中，进行特征提取和向量拼接，得到感知机械臂下一步的动作，更新感知机械臂末端执行器位姿； 步骤六：基于更新后的感知机械臂末端执行器位姿，更新局部图像；基于更新后的局部图像、全局图像和操作机械臂末端执行器位姿，循环上述步骤二，得到下一步需要执行的基元；基于更新后的局部图像、操作机械臂末端执行器位姿、全局图像、感知机械臂末端执行器位姿和电缆点云数据，循环上述步骤四至步骤五，直至完成整个布线过程。

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山东大学，其通讯地址为：250061 山东省济南市历下区经十路17923号；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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