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龙图腾网获悉江苏纬创智能交通科技有限公司;江苏省交通工程建设局;江苏东南工程咨询有限公司;无锡交通建设工程集团股份有限公司;中铁四局集团有限公司;江苏兆信工程项目管理有限公司申请的专利一种软基自动布桩桩位实时纠偏控制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：CN119596685B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411699031.0，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种软基自动布桩桩位实时纠偏控制系统是由李井增;张清;李海涛;杜永军;龚玉宇;江新;崔振华;林云敢;杨明广;李燕军;曹昌伟;韩健;廉云亮设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种软基自动布桩桩位实时纠偏控制系统在说明书摘要公布了：本发明涉及土木工程技术领域，公开了一种软基自动布桩桩位实时纠偏控制系统，该系统集成了桩位状态监测、纠偏模型构建与控制执行三大模块，实现了对桩位位置、倾斜角度及土壤参数的实时监测。通过构建动态优化问题的纠偏模型，并结合强化学习算法，系统能够自动选择最优纠偏动作，实现智能化决策和动态调整。本发明的实施，大大减少了人工干预，降低了依赖操作人员经验的不确定性，为软基布桩施工提供了高效、精准的纠偏解决方案。

本发明授权一种软基自动布桩桩位实时纠偏控制系统在权利要求书中公布了：1.一种软基自动布桩桩位实时纠偏控制系统，其特征在于，所述系统包括： 桩位状态监测模块，用于实时监测桩位的位置、倾斜角度和土壤参数； 纠偏模型构建模块，用于构建纠偏策略模型，所述纠偏策略模型将布桩过程建模为动态优化问题，通过算法动态调整桩位纠偏方案；该模块进一步包括： 状态定义单元，用于描述桩位在当前时刻的状态空间； 动作定义单元，用于定义纠偏的动作空间； 反馈评估单元，用于定义评估函数，根据桩位纠偏的准确度、纠偏效率、资源消耗和安全性能，对纠偏动作的结果进行量化评估； 策略优化单元，采用强化学习算法，在给定状态下选择最优纠偏动作，通过不断迭代学习，优化纠偏策略，以最大化长期纠偏效果； 控制系统执行模块，用于将桩位状态监测模块获取的数据传入纠偏策略模型，接收模型输出的纠偏策略，并控制桩机和其它辅助设备执行相应的纠偏动作； 所述策略优化单元采用强化学习算法中的Q-learning算法训练纠偏策略模型； 所述策略优化单元训练纠偏策略模型的步骤包括： 步骤1：初始化Q表，Q表是一个二维数组，其行表示桩位状态s，列表示纠偏动作a，每个元素Qs,a初始化为0，表示在状态s下采取动作a的期望回报值为0； 步骤2：设置学习率α、折扣因子γ和探索率ε，其中α控制学习速度，γ控制未来回报的折现值，ε控制探索与利用的平衡； 步骤3：对于每一个训练回合： 步骤301：初始化桩位状态s为当前实时监测到的桩位状态； 步骤302：根据当前状态s和ε-贪心策略选择一个纠偏动作a，以ε的概率随机选择一个动作，以1-ε的概率选择当前Q值最大的动作； 步骤303：执行动作a，观测下一个状态s'和即时奖励r，其中即时奖励r根据反馈评估单元的评估函数Fs,a计算得到； 步骤304：根据Q-learning算法的更新公式更新Q表的值，更新公式为： Qs,a=Qs,a+α*[r+γ*max_a'Qs',a'-Qs,a] 其中，max_a'Qs',a'表示在下一个状态s'下所有可能动作的最大Q值； 步骤4：重复步骤3，直到达到预设的训练回合数或Q表的值收敛； 步骤5：训练结束后，将得到的Q表作为纠偏策略模型，对于任意给定的桩位状态s，通过查找Q表选择Q值最大的动作a作为最优纠偏动作； 所述状态空间包括桩位位置、桩位倾斜角度、土壤参数和当前纠偏动作； 所述动作空间包括调整桩机位置、改变打桩力度、使用辅助纠偏装置和通知操作人员介入。

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江苏纬创智能交通科技有限公司;江苏省交通工程建设局;江苏东南工程咨询有限公司;无锡交通建设工程集团股份有限公司;中铁四局集团有限公司;江苏兆信工程项目管理有限公司，其通讯地址为：210000 江苏省南京市雨花台区三鸿路6号数字大厦15楼101室；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”。