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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利一种基于可逆性约束的机器人长时装配任务规划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：CN121650027B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202610173696.0，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于可逆性约束的机器人长时装配任务规划方法及系统是由程诚;安博坤;吴洪状;郑维瀚;聂宇;胡俊阳设计研发完成，并于2026-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于可逆性约束的机器人长时装配任务规划方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于可逆性约束的机器人长时装配任务规划方法及系统。针对装配任务中步骤不可逆、失败代价高的问题，在任务规划层显式建模装配子任务的可逆性与失败语义，构建子任务不可逆风险度量模型，并在此基础上进行风险感知的装配任务顺序规划，从而降低不可逆失败发生概率。在执行阶段，针对规划得到的每一个装配子任务，采用视觉–语言–动作模型直接控制机械臂完成具体操作，实现高层规划与低层操作的有效协同。本发明能够显著提升机械臂在复杂装配任务中的安全性与成功率，适用于长时、多步骤工业装配场景。

本发明授权一种基于可逆性约束的机器人长时装配任务规划方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于可逆性约束的机器人长时装配任务规划方法，其特征在于，包括： 获取装配任务与装配对象信息，根据装配对象信息与预设的装配工艺流程对所述装配任务进行建模，将装配任务分解为多个子任务，并将每一子任务转换为结构化装配语义描述；所述根据装配对象信息与预设的装配工艺流程对所述装配任务进行建模，将装配任务分解为多个子任务，包括：通过解析所述装配对象的CAD模型获得零件的三维几何特征，再结合预设的装配工艺流程，构建以装配初始状态为源点、最终产品状态为汇点的多层级装配状态空间模型，所述多层级装配状态空间模型描述从零件到组件、从组件到最终产品状态的演变路径；基于所述多层级装配状态空间模型，利用三维几何特征分析识别零件间的接触面及连接属性，以此作为分割边界，将装配任务分解为多个子任务，每个子任务被定义起始状态到目标状态的状态转移函数；每个子任务具有状态元组，包括起始状态、目标状态、操作类型及工艺约束条件； 定义恢复代价函数及不可逆风险度量函数，并预设损失代价阈值，以构建子任务级可逆性约束模型；基于所述子任务级可逆性约束模型计算每一子任务的可逆性； 基于装配对象信息建立子任务间的依赖关系图，以确定子任务的前置依赖任务；基于子任务的可逆性及子任务间的依赖关系图，采用基于风险优先级的受限拓扑排序算法生成装配任务的全局任务执行序列； 按照所述全局任务执行序列依次调度子任务，并将调度的子任务的结构化装配语义描述作为文本提示输入预训练的视觉-语言-动作模型，获得调度的子任务对应的机器人底层运动控制指令，驱动机械臂执行调度的子任务对应的机器人底层运动控制指令； 在所述机械臂执行调度的子任务对应的机器人底层运动控制指令过程中，采集执行状态与装配结果，利用预设的多源状态比较器将执行状态、装配结果与预定义完成状态进行比对，判定调度的子任务是否执行成功；若调度的子任务执行成功，则执行全局任务执行序列中的下一子任务；若调度的子任务执行失败，则根据调度的子任务的可逆性执行回退或停机操作。

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