一种多机协同作业的工业机器人动态任务调度方法及系统

本发明公开了一种多机协同作业的工业机器人动态任务调度方法及系统，该方法按照预设采样频率对多个工业机器人的状态参数进行实时采样，将原始数据按时间窗口分割形成采样序列；对当前时间窗口的采样序列进行归一化处理，通过计算各机器人到特征样本均值的距离确定主导调度机器人；提取主导调度机器人的历史采样数据，构建基于GRU神经网络的深度学习预测模型，预测其下一时间窗口的任务完成状态；根据预测结果动态调整其余机器人的任务分配和执行参数，实现协同一致的作业进度。本发明能够有效提高多机器人系统的协同作业效率和环境适应性，具有较强的实用价值。