买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉广州城市职业学院申请的专利基于建筑机器人多机协同的三维建模设计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：CN120297628B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202510355036.X，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于建筑机器人多机协同的三维建模设计方法及系统是由雷华;徐炳进;邓伟欣设计研发完成，并于2025-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于建筑机器人多机协同的三维建模设计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出基于建筑机器人多机协同的三维建模设计方法，方法包括：为每个机器人分配到的任务与路径的集合作为任务分配信息；基于实时反馈和任务分配信息的误差修正后的任务执行方案；针对修正后的任务执行方案，对所有机器人的执行误差进行全局分析；基于优化后的任务执行方案，构建任务‑机器人协同矩阵，使用协同调度算法对任务‑机器人协同矩阵进行任务调度；基于调整后的点云数据和优化后的三维模型合并为完整的三维模型。本发明通过优化机器人集群的协同作业机制、引入动态任务分配和实时反馈的误差修正机制，克服现有建筑机器人技术中的不足，从而显著提升建筑施工的效率和建模精度。

本发明授权基于建筑机器人多机协同的三维建模设计方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于建筑机器人多机协同的三维建模设计方法，其特征在于，所述方法包括： S1、根据建筑现场的环境数据、机器人状态信息、以及任务需求数据，进行动态的任务分配与路径规划，得到每个机器人分配到的任务与路径的集合作为任务分配信息；其中，所述机器人状态信息包括当前位置和目标任务位置； 在步骤S1中，通过多目标优化函数对机器人进行任务分配，以及采用动态规划与A算法的混合方法进行路径优化；所述多目标优化函数通过加权平均的方式来动态计算任务与机器人的匹配度，以进行任务分配；所述采用动态规划与A算法的混合方法进行路径优化，表示为： 定义机器人当前位置为，目标任务位置为；其中，路径规划的目标是最小化从到的路径代价，所述路径代价考虑了路径长度、障碍物避免和机器人的负载能力，表示为： ； 其中，是路径中每一个节点的坐标；是一个指示函数，表示是否在路径节点处存在障碍物，其中，障碍物为1，空白区域为0；是障碍物避让的加权因子，n为节点总数； S2、采集每个机器人执行任务的实时反馈，基于实时反馈和任务分配信息的误差分别对每个机器人进行局部空间误差监控，使用机器学习根据局部空间误差的大小以及任务的紧急程度，动态对当前机器人的路径修正量进行计算，机器人根据修正量更新当前路径，得到修正后的任务执行方案；其中，所述修正后的任务执行方案包括任务编号、机器人编号、修正后的路径代价和更新后的机器人位置； S3、针对修正后的任务执行方案，对所有机器人的执行误差进行全局分析，得到全局误差，基于全局误差对任务分配和路径规划进行动态调整，得到经过全局任务重新调度和路径优化后的任务执行方案；其中，所述优化后的任务执行方案包括任务编号、机器人编号、优化后的路径规划和优化后的路径代价； S4、基于优化后的任务执行方案，构建任务-机器人协同矩阵，使用协同调度算法对任务-机器人协同矩阵进行任务调度，确定优化调度后的任务分配方案和调整后每个机器人的当前位置； S5、获取原始点云数据，生成初步的三维模型，同时获取机器人执行任务时的任务执行误差，基于任务执行误差对初步的原始点云数据进行修正并对任务分配方案进行调整，得到调整后的点云数据和每个机器人的位置、以及优化后的三维模型，基于调整后的点云数据和优化后的三维模型合并为完整的三维模型。

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广州城市职业学院，其通讯地址为：510000 广东省广州市增城区朱村街科教大道142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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。