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龙图腾网获悉中国科学院沈阳自动化研究所申请的专利一种基于TSN的遥操作巡检机器人控制系统及控制方法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：CN116787438B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202310789212.1，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于TSN的遥操作巡检机器人控制系统及控制方法是由郭暂明;崔龙;刘钊铭;王宏伟;许伟;缪磊;田申;白宁;张峰;王上;郭鑫设计研发完成，并于2023-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于TSN的遥操作巡检机器人控制系统及控制方法在说明书摘要公布了：本发明属于机器人和工业互联网领域，具体说是一种基于TSN的遥操作巡检机器人控制系统，包括：上位机、设于机器人本体上的控制器模块、通信模块、电机驱动模块、信息采集模块、导航定位模块、图像识别模块以及存储模块；上位机，用于通过通信模块与控制器模块无线通信，以实现无线操控机器人本体，并接收控制器模块传回的环境数据；控制器模块，通过电机驱动模块控制机器人本体的位姿和机器人本体机械臂的动作；同时，获取信息采集模块实时采集目标区域内的环境数据，并将环境数据通过通信模块回传至上位机；本发明在操控机器人的过程中，可以改善多种传感器进行数据采集的数据流与操控机器人移动的数据流产生的流量拥塞问题。

本发明授权一种基于TSN的遥操作巡检机器人控制系统及控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于TSN的遥操作巡检机器人控制系统的控制方法，其特征在于，其控制系统包括：上位机、设于机器人本体上的控制器模块、通信模块、电机驱动模块、信息采集模块、导航定位模块、图像识别模块以及存储模块； 所述上位机，用于通过通信模块与控制器模块无线通信，以实现无线操控机器人本体，并接收控制器模块传回的环境数据； 所述控制器模块，用于接收上位机发送的操纵指令，并通过电机驱动模块控制机器人本体的位姿和机器人本体机械臂的动作；同时，获取信息采集模块实时采集目标区域内的环境数据，并将环境数据通过通信模块回传至上位机； 所述信息采集模块，用于采集目标区域内的环境数据，并反馈至控制器模块； 所述导航定位模块为北斗导航系统，用于对机器人本体进行定位，并将定位数据发送至控制器模块； 所述图像识别模块，用于拍摄目标区域的实时图像，并将图像发送至上位机，实现对目标区域内的实时监控；同时，将当前图像发送至存储模块存储，以用于通过控制器模块调用进行地图构建； 所述控制方法，包括以下步骤： 1操作人员通过位于监控中心的上位机创建任务新项目，通过通信模块与矿洞中的机器人建立远程连接； 2控制器模块通过信息采集模块采集当前位置的环境数据，并将环境数据回传至上位机的数据显示模块，若数据显示模块显示各类传感器采集的环境数据，则上位机通过通信模块与机器人建立远程连接成功； 3上位机的远程操纵模块通过通信模块向控制器模块发送操纵指令，控制器模块根据操纵指令对机器人本体进行远程控制； 4机器人本体巡检过程中，控制器模块通过通信模块采用融合SA算法与GA算法的遗传算法，将实时数据发送至上位机，以防止数据传输延迟； 机器人本体巡检过程中，控制器模块通过通信模块采用融合SA算法与GA算法的遗传算法，将实时数据发送至上位机，具体为： 4-1采用比二进制编码体现个体信息的实数编码对时间触发流进行调度；随机初始化M个数据字符串，并作为初始总体中的M个个体，最大迭代次数设为G； 在GA算法中是根据适应度进行评估，通过取不同个体的目标函数值的倒数形式，并增加一个常数项来控制数据字符串的个体之间的差距，即： 其中，s为常数项，tn为目标函数值，fx是适应度函数，常数项越小，则该项中个体之间的适应度差距越小，以使差异有限的个体数据字符串可以生存下来，使种群多样化； 4-2在操作中从M个数据字符串形成的群体中选择N个精英个体，并直接添加到下一代群体中； 4-3从当前种群中选取个体进行交叉，概率为PC；子代被放入缓冲池；重复步骤4-3，直到缓冲池中有M-N个个体； 4-4从缓冲池中选取突变概率为PM的个体，在Metropolis准则下引入SA算法，在设定概率下接受新解，得到新一代群体Pt+1； 步骤4-4中，所述在Metropolis准则下引入SA算法，在设定概率下接受新解，得到新一代群体Pt+1，包括以下步骤： 1初始化参数：进化代gen＝0，最大迭代次数G，种群规模M，交叉概率PC，突变概率PM，起始温度t0，终止温度tt，冷却速率Δt； 2通过实编码生成初始种群Pt； 3计算群体Pt中每个个体的适应度fxi，并确定最优个体； 4选择适应度值最高的N个精英个体，直接添加到下一代种群中； 5对剩余的M-N个个体分别以PC和PM的概率进行交叉和突变，并计算并比较所有个体的适应度值fxi+1； 如果fxi+1fxi，则接受新的个体，并跳转到步骤7； 6ti＝ti-Δt，ti为当前的温度，Δt为冷却速率，更新温度ti；如果titt，执行步骤5； 7交叉突变后的M-N个个体与步骤4中N个精英个体结合，形成新群体Pt+1； 8评估新群体Pt+1中个体的适应度，并保存最优个体； 9判断算法是否满足收敛准则，如果满足，输出最优个体并终止算法；否则，重复执行步骤4～9。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院沈阳自动化研究所，其通讯地址为：110016 辽宁省沈阳市沈河区南塔街114号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。