湖北理工学院修云获国家专利权
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龙图腾网获悉湖北理工学院申请的专利基于量子优化的多任务协同控制机器人调度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：CN120143826B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202510281589.5，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权基于量子优化的多任务协同控制机器人调度方法及系统是由修云;李安定;徐赐军;余峰;王永奉设计研发完成，并于2025-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于量子优化的多任务协同控制机器人调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于量子优化的多任务协同控制机器人调度方法及系统，涉及计算机技术领域，其技术方案要点是：依据设备运行参数决策生成结构化数据流；通过数字孪生引擎生成工艺约束条件；基于联邦学习将工艺约束条件编码为特征向量，并映射到QUBO模型；注入实时产线拓扑结构硬约束，并通过量子退火算法求解最优调度方案；进行多物理场仿真验证；依据偏差度动态更新联邦学习的模型权重参数以及数字孪生引擎生成工艺约束条件的更新梯度。本发明通过量子优化全局求解、联邦学习异构兼容、数字孪生虚实验证、动态反馈持续迭代的协同技术体系，实现了复杂制造场景下的安全、高效、弹性调度。
本发明授权基于量子优化的多任务协同控制机器人调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于量子优化的多任务协同控制机器人调度方法，其特征在于，包括以下步骤： 实时采集目标设备的设备运行参数，并依据设备运行参数决策生成包含资源请求信号、任务队列及传感器异常值的结构化数据流； 通过数字孪生引擎解析结构化数据流后生成包括任务优先级映射规则、物理空间碰撞概率阈值的工艺约束条件； 基于联邦学习将工艺约束条件编码为特征向量，并将特征向量映射到QUBO模型； 将实时产线拓扑结构硬约束注入到QUBO模型，并通过量子退火算法求解最优调度方案，得到二进制解集； 通过数字孪生引擎对二进制解集进行多物理场仿真验证，并将验证通过后生成的控制指令集下发至目标设备； 确定目标设备的设备执行结果与数字孪生预测值之间的偏差度，并依据偏差度动态更新联邦学习的模型权重参数以及数字孪生引擎生成工艺约束条件的更新梯度。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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