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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种料筐内堆叠零件机器人智能分拣路径规划方法及装置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：CN119188731B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202411197931.5，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种料筐内堆叠零件机器人智能分拣路径规划方法及装置是由陈新度;罗轩;吴磊;陈玉冰设计研发完成，并于2024-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种料筐内堆叠零件机器人智能分拣路径规划方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种料筐内堆叠零件机器人智能分拣路径规划方法及装置，通过将RRT*算法与人工势场算法相结合，能够利用人工势场减少RRT*算法在无障碍的自由空间中的随机搜索，同时在靠近零件堆的复杂障碍环境中，使用RRT*算法进行精确的无碰撞路径规划，从而避免人工势场算法的规划路径精度低以及陷入局部极小的问题。基于此，本发明通过对RRT*算法进行改进，解决RRT*算法进行路径规划时存在的冗余节点多、规划效率低、路径质量差的问题，同时，将改进RRT*算法与人工势场算法相结合，进一步缩小规划规模，减少RRT*算法在自由空间的随机搜索。本发明所提出的方法及装置，能够为机械臂料框分拣的工业应用提供高效且精准的无碰撞拾取路径规划方案。

本发明授权一种料筐内堆叠零件机器人智能分拣路径规划方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种料筐内堆叠零件机器人智能分拣路径规划方法，其特征在于，包括以下： 通过三维相机获取规划场景点云，并基于此确定规划空间； 初始化规划路径的起始节点以及目标节点； 基于所述场景点云以及目标节点构建人工势场； 基于所述人工势场，预测一条连接所述起始节点与所述目标节点的第一路径； 基于预测得到的第一路径，更新所述目标节点； 通过目标零件起始位姿来自适应初始化改进RRT*算法的搜索步长与目标引导概率阈值； 基于所述改进RRT*算法进行起始节点到更新的目标节点的路径规划得到规划结果； 对所述规划结果进行路径去冗余处理得到去冗余路径； 对所述去冗余路径进行路径平滑处理得到平滑拾取路径； 将得到的平滑拾取路径通过上位机转换为机械臂脚本语言，驱动机械臂沿该平滑拾取路径完成对目标零件的拾取； 具体的，基于预测得到的第一路径，更新所述目标节点，包括， 基于起始节点位姿与目标节点位姿，通过位姿线性插值计算预测路径中的每个路径点对应的位姿； 依次遍历预测路径中每个路径点，将其与目标节点进行直连，判断该直连路径是否发生碰撞，直至找到路径不发生碰撞时所对应的路径点，并记录对应的直连路径； 将规划的目标节点更新为上述路径点，记作； 具体的，通过目标零件起始位姿来自适应初始化改进RRT*算法的搜索步长与目标引导概率阈值，包括， 计算起始节点的Z轴方向与竖直方向之间的夹角，通过式子计算得到随机树的目标引导概率； 从开始，通过起始节点与目标节点的位姿线性插值计算得到n等分点中的第一个点所对应的位姿，并检查机械臂末端在该姿态下的碰撞情况，当机械臂末端不与料框侧壁发生碰撞，并且末端与料筐内其余零件发生碰撞部分的穿透深度中位数小于2mm时，记录的值，计算起始节点与目标节点之间的距离，并将作为随机树的搜索步长； 具体的，基于所述改进RRT*算法进行起始节点到更新的目标节点的路径规划得到规划结果，包括， 步骤610、基于目标引导策略在规划空间中采样得到一个采样节点，找到随机树上距离该采样节点最近的点，随后从出发，朝采样节点方向扩展步长，得到新节点； 步骤620、判断得到的节点是否满足节点拒绝机制，若不满足，则返回步骤610重新进行采样，若满足则进入下一步骤； 步骤630：检查节点的逆解结果与碰撞情况，若不符合有效性要求，则返回步骤610重新进行采样，反之，则选择与节点连接后路径成本最低的随机树节点作为的父节点，从而将新节点加入到随机树中； 步骤640：以新加入到随机树的节点为中心，将一定范围内的其余节点与该中心点进行连接，若连接后的节点成本有所下降，则将中心点作为该节点的父节点； 步骤650：根据随机树新加入的节点与目标节点之间的距离来判断随机树是否到达设定的目标节点，若到达目标节点，输出原始路径，反之返回步骤610重新采样，直至随机树连接到目标节点。

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