| 序号 | 专利名 | 申请号 | 申请日 | 公开（公告）号 | 公开（公告）日 | 发明人 |
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| 1 | 一种地图选择方法、自移动设备、电子终端 | CN202280030672.X | 2022-05-19 | CN117321527A | 2023-12-29 | 廖亮亮; 查霞红; 季晟; 李梦磊 |
| 提供了一种地图选择方法、自移动设备、电子终端、计算机可读存储介质。包括：向云服务器发送地图信息获取请求(S901)，地图信息获取请求中携带有自移动设备当前的位置信息；接收目标服务区域的目标地图信息(S902)，其中，目标地图信息为云服务器根据位置信息获取的，地图信息包括服务区域的边界信息；根据目标地图信息控制自移动设备在目标服务区域中执行服务操作(S903)。自移动设备无需要人工与自移动设备建立连接和设置，不仅提高了匹配效率，而且能节省人力物力，提高了用户体验。 | ||||||
| 2 | 一种无人机反制方法、系统、设备及存储介质 | CN202311268210.4 | 2023-09-27 | CN117316000A | 2023-12-29 | 王恩民; 任鑫; 武青; 赵鹏程; 杜静宇; 魏昂昂; 杨雪 |
| 本发明公开了一种无人机反制方法、系统、设备及存储介质，本方法通过侦测终端采集无人机入侵源当前的状态信息并将飞行轨迹传输至分析终端；分析终端在接收飞行轨迹后，对其进行拟合处理，计算得到入侵任务模型；根据入侵任务模型结合当前采集的实时飞行数据，生成并传输反制指令；反制终端根据反制指令对无人机执行反制过程，实现对目标的及时且精准的打击；本方法根据采集到的飞行信息计算生成飞行轨迹，利用拟合处理对无人机的入侵行为提前预判，在无人机还未到达指定地点前，反制终端根据反制指令提前移动至指定地点，一旦无人机出现到指定区域，反制终端立即执行反制过程，能够对目标进行及时且精准的打击。 | ||||||
| 3 | 一种多场景的机器人智能巡检方法 | CN202311606621.X | 2023-11-29 | CN117311369A | 2023-12-29 | 杨杰 |
| 本发明涉及数据处理技术领域，提供一种多场景的机器人智能巡检方法，方法包括：生成机器人巡检任务，调用巡检区域的数字化信息；交互获得基础数据；输出路径规划结果并作为标准参考路径；执行路径图像采集；生成障碍特征和路面特征；配置预瞄距离和避障参考；生成回归路径；控制机器人完成巡检任务，解决机器人巡检无法适应实际场景需求，所得的巡检数据质量不高、准确性不足技术问题，实现对照实际场景需求，配置预瞄点，生成回归路径，大大提高巡检效率和准确性，降低巡检成本和风险，同时，通过智能路径规划和场景识别，机器人能够高效地执行巡检任务，提高巡检数据的质量和可靠性，为后续的数据分析和决策提供有力支持技术效果。 | ||||||
| 4 | 基于Hankel特征矩阵的车云协同鲁棒预测控制方法 | CN202311379832.4 | 2023-10-23 | CN117311359A | 2023-12-29 | 罗禹贡; 石佳; 李克强; 胡耘浩; 李鹏飞; 关书睿; 周俊宇; 赵享 |
| 本发明涉及智能网联汽车控制技术领域，特别涉及一种基于Hankel特征矩阵的车云协同鲁棒预测控制方法，包括：在边缘云端预先采集车辆组历史轨迹，并将其构造为表征车辆组动力学特征的Hankel特征矩阵；将车辆组Hankel特征矩阵中的输入和输出按照过去和未来时域划分为车辆组系统的过去和未来输入矩阵、过去和未来输出矩阵；根据上述车辆组Hankel特征矩阵及其分量，建立车辆组非线性动力学的表征；基于车辆组非线性动力学的表征，以预测车辆组的未来输出，对车辆组的未来轨迹进行鲁棒预测控制，通过滚动时域优化使其跟踪上层边缘云所下发的期望轨迹。由此，解决了相关技术中实际车辆组跟踪边缘云端期望轨迹时存在误差的问题。 | ||||||
| 5 | 基于强化学习和竞拍算法的多智能体围捕控制方法 | CN202311334659.6 | 2023-10-16 | CN117311356A | 2023-12-29 | 王少鑫; 施盛华; 罗江勇; 吴剑武; 许向东; 郑利胜; 潘斌; 陈鹏飞 |
| 本发明公开了一种基于强化学习和竞拍算法的多智能体围捕控制方法，首先通过智能体自身配备的传感器感知环境、友军以及目标的信息，并将感知到的目标共享给其他智能体。其次根据感知到的目标的位置生成围捕点。然后使用竞拍算法为每个智能体选择最优的分配结果。最后使用强化学习方法训练智能体实现准确快速的移动到分配的目标点位上配合友军完成目标围捕；本发明使用强化学习和竞拍算法融合的方法实现多目标的围捕；该方法使用分布式的方式大大提升了系统的可扩展性和鲁棒性。 | ||||||
| 6 | 井下自动移车方法、系统、作业机械、设备、介质和芯片 | CN202311315983.3 | 2023-10-12 | CN117311353A | 2023-12-29 | 贾海琪; 庞斯奇; 刘洋 |
| 本发明提供了一种井下自动移车方法、系统、作业机械、设备、介质和芯片，涉及井下自动作业技术领域，其中井下自动移车方法包括：确定第一距离、第二距离和第一夹角；根据第一距离、第二距离和第一夹角确定第一当前最大可转角度；根据第一距离和第一当前最大可转角度确定作业机械由第一位置向第二位置进行移动的移动路径。本发明的技术方案中，作业机械在进行大断面掘进工作时，能够以边移动边转动的方式改变在巷道内的位置，自动规划移动路径，有利于实现井下自动移车，中途无需人工干预，自动化程度高，有利于提高工作效率。 | ||||||
| 7 | 一种基于强化学习的室内仓储差分机器人局部避障方法 | CN202311289579.3 | 2023-10-08 | CN117311352A | 2023-12-29 | 张懿; 袁越; 吴新玲; 杨文欢 |
| 本发明公开了一种基于强化学习的室内仓储差分机器人局部避障方法，包括步骤：采用Mid‑to‑Mid的输入输出机制，输入提取特征后的状态state；使用Subgoal信息增强，增强网络输入特征，使机器人的决策网络理解下一时刻所要达到的位置，而非全局位置；使用Dyna‑Q强化学习算法框架提升Dueling DQN神经网络算法的收敛效率；使用基于运动学模型的动作采样，解决无效动作的冗余计算，同时根据采样得到的近似表征机器人当前状态下有效的动作空间，使Dueling DQN算法获得全局渐进最优解。本发明基于模型学习的dyna‑q算法框架,学习dwa算法的避障策略，进行模型预训练，并通过对网络输入的特征提取，增加subgoal信息，并基于模型采样动作等手段，加速局部避障算法收敛速度并有效提高算法的上限。 | ||||||
| 8 | 一种智能避障移动机器人 | CN202311269822.5 | 2023-09-28 | CN117311351A | 2023-12-29 | 黄河; 葛鸿鹄; 童健军 |
| 本申请涉及一种智能避障移动机器人，涉及机器人技术领域。其包括移动主体，所述移动主体底壁设置有移动轮组，所述移动主体内设置有控制模块，所述移动轮组受控于控制模块；所述移动主体上设置有识别模块，所述识别模块与控制模块通信连接，所述识别模块用于对移动主体的工作环境进行数据采集，基于采集结果生成反馈信息并将反馈信息发送至控制模块，所述控制模块基于反馈信息驱使移动组轮带动移动主体进行相应的调整。本申请具有提高智能机器人自动识别路障并进行避让能力的效果。 | ||||||
| 9 | 一种场站巡检机器人的智能调度方法、装置及介质 | CN202311245552.4 | 2023-09-25 | CN117311348A | 2023-12-29 | 陈勇; 王雁冰; 邱春雷 |
| 本申请涉及一种场站巡检机器人的智能调度方法、装置及介质，涉及设备调度的领域，该方法包括获取历史故障点，基于历史故障点从预设巡检路线中确定重点路段，基于历史故障点确定重点路段的等级，基于重点路段的等级确定重点路段的第一巡检速度，基于重点路段以及预设巡检路线确定普通路段，获取天气信息以及最近一次巡检录像，基于天气信息以及最近一次巡检录像确定普通路段的第二巡检速度，控制巡检机器人按照第一巡检速度以及第二巡检速度运行。本申请能够根据场站中设备的具体情况、巡检路线以及环境路况确定适当的巡检速度。 | ||||||
| 10 | 无人驾驶出租车的控制方法和无人驾驶出租车系统 | CN202311230040.0 | 2023-09-21 | CN117311347A | 2023-12-29 | 吴思延 |
| 本申请提供了一种无人驾驶出租车的控制方法和无人驾驶出租车系统，该方法包括：获取无人驾驶出租车的相关参数；根据无人驾驶出租车的相关参数，控制第一交互屏显示对应的动画，或者控制第二交互屏和第三交互屏显示对应的动画，或者控制第四交互屏显示对应的动画，或者控制第一交互屏和第四交互屏显示对应的动画，或者控制第一交互屏、第二交互屏、第三交互屏和第四交互屏显示对应的动画；在各交互屏在当前时刻欲显示的动画的优先等级不低于上一时刻显示的动画的优先等级的情况下，将对应的交互屏的已经显示的动画关闭，显示当前时刻欲显示的动画。解决了现有方案的无人驾驶出租车没有根据现场情况来进行指示的手段的问题。 | ||||||
| 11 | 机器人横向稳定协同转向控制方法、装置、终端及介质 | CN202311203575.9 | 2023-09-15 | CN117311346A | 2023-12-29 | 李雪晖; 李强; 贺小辉; 吕奇芹; 李斌; 彭子峰; 李春明; 王洪波 |
| 本发明公开了一种机器人横向稳定协同转向控制方法、装置、终端及介质，所述方法包括构建智能机器人全局协同转向系统驱动模型；确定系统的主要的控制目标；基于神经网络与模糊建模方法建立基于执行器故障的横向稳定协同转向动力学模型；确定横向稳定协同转向动力学模型渐进稳定、干扰抑制性能所需满足的条件；建立全局协同转向系统稳定的矩阵不等式；进行控制器的线性优化并求取状态反馈控制增益，从而得到智能机器人全局协同转向控制器。本发明以增加智能机器人横向稳定性控制的精确性为目的，基于实现协同转向控制所需的控制器增益，在保证智能机器人在行驶安全稳定的前提下实现智能化的协同行驶，为智能机器人应用技术的发展提供有力的支持。 | ||||||
| 12 | 一种欠驱动多无人艇协同围捕控制方法及控制器 | CN202311175113.0 | 2023-09-12 | CN117311345A | 2023-12-29 | 古楠; 徐方圆; 贾继阳; 刘陆; 王浩亮; 彭周华; 王丹 |
| 本发明公开了一种欠驱动多无人艇协同围捕控制方法，包括以下步骤：基于维诺分割的方法生成与N个欠驱动围捕无人艇一一对应的N个围捕质点，利用辅助变量法控制N个欠驱动围捕无人艇实现对N个围捕质点的跟随运动，协同调整N个围捕质点与逃逸无人艇之间位置误差，实现N个欠驱动围捕无人艇对1个逃逸无人艇的协同围捕。与现有只针对质点运动模型的维诺分割法相比，本发明针对欠驱动多无人艇，提出了基于辅助变量法的欠驱动多无人艇协同围捕策略，给出了欠驱动多无人艇制导速度和角速度信号，实现对运动生成器的围捕策略的跟踪。 | ||||||
| 13 | 一种基于工况自适应的仓储机器人边界优化方法 | CN202310982768.2 | 2023-08-07 | CN117311342A | 2023-12-29 | 吕银; 邸彦彪; 金辉 |
| 本发明公开了一种基于工况自适应的仓储机器人边界优化方法，包括如下步骤：步骤一、通过位置传感器采集末端执行器的初始位置，并确定末端执行器的目标位置，进而获得末端执行器的运动轨迹，并建立仓储机器人的动态滑动面；步骤二、建立仓储机器人的动力学模型；步骤三、通过仓储机器人的动力学模型对仓储机器人的动态滑动面的边界进行动态调节。本发明具有避免控制器信号的误差，减小抖振的影响，在系统稳定性和跟踪精度之间保持了适当的平衡的特点，提高了动态响应性能和抗干扰能力，加强了仓储机器人的系统鲁棒性，保证稳定性的前提下能够达到高精度的要求。 | ||||||
| 14 | 控制机器人园艺工具相对于一个或多个检测的目标的移动 | CN202310798029.8 | 2023-06-29 | CN117311341A | 2023-12-29 | 蔡文浩 |
| 一种机器人园艺工具可以包括目标检测传感器。来自该目标检测传感器的目标检测数据可以指示一个或多个目标中的每一个相对于该机器人园艺工具的相应定位。该机器人园艺工具可以被配置为执行速度控制算法，该速度控制算法可以包括基于该目标检测数据来确定该目标检测传感器的检测区域内是否存在任何目标。该速度控制算法还可以包括基于该检测区域内是否检测到任何目标以及这些检测到的目标的位置来调整该机器人园艺工具的速度和/或该机器人园艺工具的行进方向。 | ||||||
| 15 | 自主移动机器人控制系统、自主移动机器人控制方法以及存储介质 | CN202310709704.5 | 2023-06-15 | CN117311339A | 2023-12-29 | 太田雄介; 小田志朗; 土永将庆; 吉川惠; 松井毅 |
| 本公开提供自主移动机器人控制系统、自主移动机器人控制方法以及存储介质。所述自主移动机器人控制系统包括：主管理装置；以及自主移动机器人。所述主管理装置包括：数据收集单元，其收集与所述自主移动机器人的移动范围内的日照条件相对应的日照条件数据，以及参数计算单元，其基于所述日照条件数据，计算减少与所述日照条件数据相对应的所述日照条件的影响的最优参数。所述自主移动机器人包括设定所述最优参数的参数设定单元。所述自主移动机器人控制系统基于由所述参数设定单元设定的所述最优参数执行预定操作。 | ||||||
| 16 | 自动行驶方法、自动行驶系统以及自动行驶程序 | CN202310630112.4 | 2023-05-31 | CN117311338A | 2023-12-29 | 田中泰史; 山口雄司; 村山昌章; 斋藤雅史 |
| 本发明提供自动行驶方法、自动行驶系统以及自动行驶程序，能够抑制作业车辆在预先设定为不同车速的多条路径上行驶时产生加减速。在相对于预先设定了转弯车速的转弯路径(r3)连续的、预先设定了直行车速的直行路径(r4)上，当直行路径(r4)的长度(L1)为规定长度以上时，行驶处理部(111)使联合收割机(1)以直行车速而行驶，当直行路径(r4)的长度(L1)小于所述规定长度时，行驶处理部(111)使联合收割机(1)以转弯车速而行驶。 | ||||||
| 17 | 机器人的移动控制方法和装置、清洁设备及电子装置 | CN202210688855.2 | 2022-06-17 | CN117311332A | 2023-12-29 | 陈露; 喻超 |
| 本申请提供了一种机器人的移动控制方法和装置、清洁设备及电子装置，上述方法包括：通过第一传感器检测所述第一传感器与第一位置点之间的第一检测距离，其中，所述第一传感器为移动机器人上的测距传感器，所述第一位置点为反射所述第一传感器发射的测距信号的位置点；根据所述第一传感器的传感器位置和所述第一检测距离，确定所述第一位置点的第一高度值；根据所述第一高度值和与所述第一位置点对应的参考高度值，对所述移动机器人进行移动控制，通过本申请，解决了相关技术中通过构建可通行地图对机器人进行移动控制的方式存在由于目标检测准确低导致的移动控制的安全性差的问题。 | ||||||
| 18 | 一种用于承载重物的AGV转运车及其使用方法 | CN202210710514.0 | 2022-06-22 | CN117302386A | 2023-12-29 | 侯思宇; 武韬 |
| 本申请提供了一种用于承载重物的AGV转运车，包括AGV小车，AGV小车与转运车连接，转运车包括弧形底板，弧形底板上设有装载腔，弧形底板设有弧形槽，弧形槽的侧壁上均设有滑行槽，滑行槽内滑动设有弧形滑块，弧形滑块与连接块连接，连接块的底部连接有万向轮；还提供了一种用于承载重物的AGV转运车的使用方法；本申请结构简单，通过万向轮的角度的自调节，实现转弯的时候AGV小车不减速不会产生侧翻的情况；其本申请通过电磁铁进行连接，方便连接和拆卸，转轴一、转轴二的设置，进一步提高了AGV小车、转运车之间的灵活度，更加方便对重物进行运输。 | ||||||
| 19 | 一种自动驾驶路径规划方法、装置、车辆及存储介质 | CN202311243142.6 | 2023-09-25 | CN117302257A | 2023-12-29 | 刘士冬 |
| 本发明公开了一种自动驾驶路径规划方法、装置、车辆及存储介质，该方法包括：获取当前车辆对应的目标地图数据，根据目标地图数据对应的数据来源，在预设的多个路径规划器中，确定与目标地图数据匹配的目标规划器组合策略；其中，数据来源包括基于卫星影像生成的第一障碍物豁免地图、基于导航系统获取的第二障碍物豁免地图、基于实车录制路径得到的转换地图，以及基于预设路点生成的地图；根据目标地图数据以及目标规划器组合策略，确定当前车辆对应的目标驾驶路径；控制当前车辆按照目标驾驶路径进行驾驶。本发明的技术方案可以实现准确地对目标驾驶路径进行确定，提高了目标驾驶路径的确定效率。 | ||||||
| 20 | 一种铁路运输路径规划方法、装置、存储介质及设备 | CN202211177426.5 | 2022-09-26 | CN115480575B | 2023-12-29 | 张志勇; 孙眉浪; 张四平; 肖伟; 何海洋 |
| 本申请实施例提供一种铁路运输路径规划方法、装置、存储介质及设备，该方法中，以路网中的信号机为节点，相邻信号机之间的股道为边，股道长度为边的权重，建立路网图，再搜索该路网图的最短路径作为标准路径，在标准路径上结合路网中进路冲突、联锁股道布局、机车换线中的至少一个因素来评估路径，并动态调整边权重，重新规划新的路径，直到计算出最优路径。如此，使得规划得到的路径更为合理，有效提高运输效率。 | ||||||
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