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龙图腾网获悉贵州安融科技发展有限公司;瑾韵(深圳)科技有限公司申请的专利基于边缘推理模型的智能巡检机器人路径优化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：CN120335455B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510782499.4，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权基于边缘推理模型的智能巡检机器人路径优化方法及系统是由周渝桓;王玉富;谢渊杰;王双河设计研发完成，并于2025-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于边缘推理模型的智能巡检机器人路径优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于边缘推理模型的智能巡检机器人路径优化方法及系统，通过获取目标巡检区域的环境特征拓扑图，并确定初始边缘推理模型；通过实时环境感知数据流对初始边缘推理模型进行增量训练，生成适配当前环境特征的动态推理模型；基于动态推理模型对环境特征拓扑图中的各路径节点进行优先级评分，生成初始优化路径序列；根据实时更新的环境感知数据流触发动态推理模型的反馈校准机制，对初始优化路径序列进行动态路径节点替换，生成最终巡检路径；控制智能巡检机器人按照最终巡检路径执行巡检任务，并在巡检任务过程中持续采集新的环境感知数据流以更新动态推理模型的参数集合。本发明可以提升路径规划对复杂动态环境的适应性和可靠。

本发明授权基于边缘推理模型的智能巡检机器人路径优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘推理模型的智能巡检机器人路径优化方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标巡检区域的环境特征拓扑图，并确定初始边缘推理模型；所述环境特征拓扑图包含多个路径节点及路径节点间的动态连接权重，每个路径节点关联有实时环境感知数据流；所述初始边缘推理模型包括多层特征融合模块和路径决策模块； 通过所述实时环境感知数据流对所述初始边缘推理模型进行增量训练，生成适配当前环境特征的动态推理模型；所述增量训练包括根据实时环境感知数据流的时空分布差异调整所述多层特征融合模块的参数； 基于所述动态推理模型对所述环境特征拓扑图中的各路径节点进行优先级评分，生成初始优化路径序列；所述优先级评分包括路径节点间的障碍物密度关联因子和能源消耗关联因子； 根据实时更新的实时环境感知数据流触发所述动态推理模型的反馈校准机制，对所述初始优化路径序列进行动态路径节点替换，生成最终巡检路径；所述反馈校准机制包括对路径节点间的动态连接权重进行反向传播补偿； 控制所述智能巡检机器人按照所述最终巡检路径执行巡检任务，并在执行巡检任务过程中持续采集新的实时环境感知数据流以更新所述动态推理模型的参数集合。

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贵州安融科技发展有限公司;瑾韵(深圳)科技有限公司，其通讯地址为：551000 贵州省贵阳市贵安新区党武镇大学城贵安数字经济产业园24#地块-5号楼15层2号房；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”。

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