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龙图腾网获悉北京涵鑫盛科技有限公司申请的专利一种机器人的抗磨损能力优化方法、系统、设备和介质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：CN120572564B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202510452519.1，技术领域涉及：B25J19/00；该发明授权一种机器人的抗磨损能力优化方法、系统、设备和介质是由张志杰;张桂伟;张铨宏;刘佳设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机器人的抗磨损能力优化方法、系统、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种机器人的抗磨损能力优化方法、系统、设备和介质，包括：采集机器人的环境感知数据和初始磨损信息；基于所述环境感知数据和所述初始磨损信息，采用极端随机树算法对所述机器人进行磨损量预测，得到所述机器人的磨损量预测信息；基于所述机器人的磨损量预测信息，利用调控决策算法生成所述机器人的动态调控策略；根据所述动态调控策略，对所述机器人的运动控制参数进行调整；本申请通过采用极端随机树算法能够处理高维、非线性的环境感知数据，从而精准预测机器人的磨损量；通过调控决策算法生成的动态调控策略能够使机器人自主适应复杂工况变化，从而能够提升机器人的抗磨损效果和能量效率。

本发明授权一种机器人的抗磨损能力优化方法、系统、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种机器人的抗磨损能力优化方法，其特征在于，包括： 采集机器人的环境感知数据和初始磨损信息； 根据所述环境感知数据进行特征提取，得到所述机器人的环境特征数据； 根据所述初始磨损信息进行特征提取，得到所述机器人的磨损特征数据； 将所述环境特征数据和所述磨损特征数据进行特征交叉，得到所述机器人的关联特征数据； 从所述关联特征数据中随机选择特征子集和分割点，并根据随机选择的特征子集和分割点，构建决策树； 根据所述决策树，得到所述关联特征数据对应的磨损概率分布； 根据所述磨损概率分布，生成对应的时间序列预测值； 采用自适应滤波算法对所述时间序列预测值进行平滑处理，输出所述机器人的磨损量预测信息； 基于所述机器人的磨损量预测信息，利用调控决策算法生成所述机器人的动态调控策略； 根据所述动态调控策略，对所述机器人的运动控制参数进行调整； 所述从所述关联特征数据中随机选择特征子集和分割点，并根据随机选择的特征子集和分割点，构建决策树，包括： S1：从关联特征数据中随机选择一个特征子集； S2：对于选择的特征子集中的每个特征，在预设的取值范围内随机选择一个分割点； S3：根据随机选择的特征子集和分割点，将当前节点的数据划分为左右子树，并递归执行步骤S1-S2，直到满足下述结束条件的任意一项，递归完成，输出决策树； 其中，结束条件包括：预定的树深度、特征子集中的样本数量低于设定阈值和特征子集的样本类别； 所述环境感知数据包括环境数据和机器人状态数据； 所述环境数据包括下述的一种或多种：接触面摩擦力数据、温度数据、湿度数据、障碍物数据和地形特征数据； 所述机器人状态数据包括下述的一种或多种：关节力矩数据、运动轨迹、运动姿态和能耗数据。

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