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龙图腾网获悉广州里工实业有限公司申请的专利大模型与知识图谱联动的多机器人协同装配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：CN119644933B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411603161.X，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权大模型与知识图谱联动的多机器人协同装配系统及方法是由彭广德;李卫铳设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本大模型与知识图谱联动的多机器人协同装配系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种大模型与知识图谱联动的多机器人协同装配系统及方法，本发明通过感知层实时采集装配环境和装配任务的数据信息；通过数据处理层对数据信息进行预处理和深度分析，得到结构化信息；通过知识图谱层根据结构化信息构建得到知识图谱；通过任务决策层基于知识图谱进行任务分解、分配和优化调度，得到任务决策指令；通过执行层基于任务决策指令，控制对应的机器人执行分配的目标装配任务。本发明基于知识图谱的结构化表达能力，可以更好地处理复杂任务的关系，优化任务分配过程，实现了自主智能任务分解和分配的多机器人协同装配系统，能够提高系统的灵活性、响应速度和协作效率，可广泛应用于数据处理技术领域。

本发明授权大模型与知识图谱联动的多机器人协同装配系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种大模型与知识图谱联动的多机器人协同装配系统，其特征在于，包括感知层、数据处理层、知识图谱层、任务决策层、通信与同步层和执行层； 所述感知层，用于实时采集装配环境和装配任务的数据信息； 所述数据处理层，用于对所述感知层采集的所述数据信息进行预处理和利用预设的大模型进行深度分析，得到结构化信息； 其中，所述数据处理层包括预处理模块和大模型处理模块： 所述预处理模块，用于对所述感知层输出的所述数据信息进行预处理；所述预处理包括数据清洗和格式化处理； 所述大模型处理模块，用于利用预训练的大规模语言模型对所述预处理后的所述数据信息进行关键信息提取，进而整理得到所述结构化信息；所述结构化信息包括实体信息和关系信息；所述实体信息包括装配部件、装配工具、机器人和装配步骤；所述关系信息包括装配顺序和任务依赖关系； 其中，所述大规模语言模型采用Qwen-2-72B大模型，Qwen-2-72B大模型的训练内容包括以下几个方面： 通用知识预训练：Qwen-2-72B在海量文本数据上进行预训练，涵盖广泛领域的知识，以使得模型具备处理复杂的语言任务、提取关键信息的能力； 任务相关性：通过微调，模型进一步针对装配任务的具体场景进行定向训练，微调数据集包含制造业中的装配流程、操作步骤、部件名称、依赖关系的内容； 关系推理：大模型通过训练掌握从自然语言描述中提取出实体及它们之间的关系； 进而，大规模通过以下方式与实时环境数据结合： 动态输入：实时环境数据会经过所述预处理模块进行噪声过滤和格式化处理，之后作为输入传递给大模型进行分析，大模型利用预训练知识对输入数据进行理解和推理，提取与任务执行相关的信息； 场景适应：大模型根据预先训练的知识和实时数据做出相应的调整，包括：机器人执行过程中实时传回的传感器数据通过模型的推理能力更新任务顺序，识别当前装配任务中是否存在变化； 所述知识图谱层，用于根据所述数据处理层输出的所述结构化信息构建得到知识图谱； 所述任务决策层，用于基于所述知识图谱，结合每个机器人的应用数据和所述执行层反馈的任务执行状态进行任务分解、分配和优化调度，得到任务决策指令； 所述通信与同步层，用于在所述多机器人协同装配系统内部建立高速通信网络，并通过时间同步协议实现系统内各设备的时间同步； 所述执行层，用于基于所述任务决策指令，控制对应的所述机器人执行分配的目标装配任务；将所述机器人的所述任务执行状态反馈给所述任务决策层。

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