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龙图腾网获悉深圳技术大学申请的专利一种自动化机器人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：CN120862707B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202511389669.9，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种自动化机器人及方法是由念沐新;张海传;吕志坚;吴国华;罗圣峰;欧阳鸿;叶健浩设计研发完成，并于2025-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自动化机器人及方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种自动化机器人及方法，通过任务执行环境信息生成目标机器人的初始运动轨迹；基于实时采集的位姿数据和初始运动轨迹计算目标机器人在运行过程中的轨迹偏差量；对轨迹偏差量进行分段提取得到目标机器人的轨迹偏差序列，进而通过轨迹误差预测模型和轨迹偏差序列预测目标机器人在动态环境下的预测轨迹误差，依据预测轨迹误差构建目标机器人运动轨迹的误差修正因子；将由误差修正因子修正后的运动轨迹得到目标机器人在动态环境下的融合校正轨迹特征；基于融合校正轨迹特征驱动目标机器人在动态环境下进行自适应轨迹控制。采用本方案可基于动态环境下自动化机器人轨迹偏差的精准预测以提升自动化机器人的自适应轨迹控制能力。

本发明授权一种自动化机器人及方法在权利要求书中公布了：1.一种自动化机器人轨迹控制方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取目标机器人在作业环境中的任务执行环境信息，由所述任务执行环境信息生成目标机器人的初始运动轨迹； 在目标机器人运动过程中，实时采集目标机器人末端执行器的位姿数据，进而基于所述位姿数据和所述初始运动轨迹中的目标位姿计算目标机器人在运行过程中的轨迹偏差量； 利用连续时间窗口对所述运行过程中的轨迹偏差量进行分段提取，得到目标机器人在时间窗口内的轨迹偏差序列，进而通过预先训练完成的轨迹误差预测模型和所述轨迹偏差序列预测目标机器人在动态环境下的预测轨迹误差，依据所述预测轨迹误差构建目标机器人运动轨迹的误差修正因子； 由所述误差修正因子对目标机器人在运动过程中的运动轨迹进行修正，进而将修正后的运动轨迹与所述初始运动轨迹进行差分融合，得到目标机器人在动态环境下的融合校正轨迹特征； 基于所述融合校正轨迹特征驱动目标机器人在动态环境下进行自适应轨迹控制； 其中，依据所述预测轨迹误差构建目标机器人运动轨迹的误差修正因子具体包括： 通过所述预测轨迹误差确定对目标机器人运动轨迹进行修正的中间参数； 从目标机器人在作业环境中的任务执行环境信息内提取出目标机器人在作业环境中的动态约束条件； 基于所述中间参数与所述动态约束条件生成目标机器人运动轨迹的误差修正因子； 其中，将修正后的运动轨迹与所述初始运动轨迹进行差分融合，得到目标机器人在动态环境下的融合校正轨迹特征具体包括： 对修正后的运动轨迹与所述初始运动轨迹进行时序匹配，得到对齐双轨迹； 基于所述对齐双轨迹确定修正后的运动轨迹与初始运动轨迹在所有相同时间点上的轨迹差分量； 通过所有的轨迹差分量将修正后的运动轨迹与初始运动轨迹进行全局融合，得到目标机器人在运行过程中的平滑融合轨迹； 从所述平滑融合轨迹中提取得到目标机器人在动态环境下的融合校正轨迹特征。

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