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龙图腾网获悉四川福摩斯工业技术有限公司申请的专利一种视觉引导机器人上下料的安全防护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：CN120902027B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511430772.3，技术领域涉及：B25J19/06；该发明授权一种视觉引导机器人上下料的安全防护方法及系统是由梁祥义;徐波设计研发完成，并于2025-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种视觉引导机器人上下料的安全防护方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及一种视觉引导机器人上下料的安全防护方法及系统，该方法包括在机器人运行过程中，在预设时间周期内采集得到传感器检测数据，并基于传感器检测数据判断作业区域内的人员行为状态，得到判断结果，并根据判断结果调整机器人运行参数；在检测到人员尝试开启围栏门锁的操作请求时，判断机器人是否处于非运行状态，并对操作者进行权限认证，在满足预设条件的情况下执行门锁开锁控制；监测急停按钮的触发信号，在检测到任一急停信号时，立即发出全局中断控制指令，终止机器人的当前任务；记录各类传感器触发事件及对应的控制响应，生成安全事件日志。本申请具有提升机器人上下料场景中的人机协作安全性的效果。

本发明授权一种视觉引导机器人上下料的安全防护方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种视觉引导机器人上下料的安全防护方法，其特征在于，包括： 构建机器人作业区域的数字空间模型，登记围栏边界、传感器部署位置信息和安全区域约束条件； 所述构建机器人作业区域的数字空间模型，登记围栏边界、传感器部署位置信息和安全区域约束条件包括： 基于作业现场布局图生成作业区域的空间拓扑结构，记录围栏边界的三维坐标范围； 将传感器组的安装位置信息映射至所述空间拓扑结构中，形成感知设备的空间分布图，所述传感器组包括光栅传感器和雷达传感器； 设定对应于机器人运动路径的多级安全控制区域边界条件，所述安全控制区域包括危险区域与缓冲区域，用于分级判断人员靠近风险并动态调整机器人运行策略； 在所述机器人运行过程中，在预设时间周期内采集得到传感器检测数据，并基于所述传感器检测数据判断作业区域内的人员行为状态，得到判断结果，并根据所述判断结果调整所述机器人运行参数，所述传感器检测数据包括光栅传感器检测数据和雷达传感器检测数据； 所述基于所述传感器检测数据判断作业区域内的人员行为状态，得到判断结果，并根据所述判断结果调整所述机器人运行参数包括： 基于所述光栅传感器检测数据，当检测到光栅传感器产生的遮断信号持续满足预设时间长度时，判定人员进入危险区域，并生成紧急停机指令； 当雷达传感器检测到人员位于缓冲区域内时，提取人员的运动趋势特征，基于所述运动趋势特征计算风险等级，所述运动趋势特征包括人员与机器人之间的相对距离、运动方向与接近速度； 根据所述风险等级切换机器人运行参数，所述机器人运行参数包括运行速度、关节活动范围与避障策略； 所述基于所述运动趋势特征计算风险等级包括： 从所述运动趋势特征中提取人员的历史位置序列与当前速度向量，作为模型输入数据； 将所述模型输入数据输入至预先训练好的轨迹预测模型中，预测人员的未来运动轨迹，并计算所述未来运动轨迹与机器人当前位置及预设运动路径之间的最小空间距离、预测交汇时间以及轨迹重叠范围； 根据所述最小空间距离、预测交汇时间和轨迹重叠范围，结合人员当前速度与加速度，采用分级判定规则生成对应的风险等级值； 在检测到人员尝试开启围栏门锁的操作请求时，判断所述机器人是否处于非运行状态，并对操作者进行权限认证，在满足预设条件的情况下执行门锁开锁控制； 监测急停按钮的触发信号，在检测到任一急停信号时，立即发出全局中断控制指令，终止所述机器人的当前任务； 记录各类传感器触发事件及对应的控制响应，生成安全事件日志，并基于所述安全事件日志动态调整风险评估策略； 所述一种视觉引导机器人上下料的安全防护方法还包括： 基于历史采集的人员位置信息和行为样本数据构建训练数据集，所述行为样本数据包括人员在不同作业场景中的移动路径、速度变化和避障行为； 基于长短期记忆网络构建轨迹预测模型； 对所述训练数据集进行归一化处理，并输入至所述轨迹预测模型中进行训练，采用最小化轨迹预测误差的损失函数进行模型权重优化，生成所述预先训练好的轨迹预测模型，并在运行过程中基于所述安全事件日志中记录的触发频率与响应延迟数据，动态调整所述预先训练好的轨迹预测模型的权重参数和风险等级判定阈值。

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