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龙图腾网获悉湖南实锐欣智能科技有限责任公司;北京邮电大学申请的专利自动导引运输车不停车分拣控制模型训练、控制方法及装置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：CN120406126B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510509497.8，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权自动导引运输车不停车分拣控制模型训练、控制方法及装置是由王鹏;于艳萍;苏志远;宁磊;黄展设计研发完成，并于2025-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本自动导引运输车不停车分拣控制模型训练、控制方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种自动导引运输车不停车分拣控制模型的训练、控制方法及装置。通过预设传感器实时采集状态参数构建状态空间，基于分拣投递控制要素构建动作空间。根据包裹是否抛出动态调整奖励值，包裹未抛出时，引入包裹落点预测奖励、AGV位置偏移奖励、传送带加速度奖励和移动机构加速度奖励；包裹抛出时，基于实际落点计算奖励值。通过强化学习算法，利用奖励值计算每个时间步的回报和优势值，结合优势值限制新旧策略概率比的变动范围优化策略网络，同时通过最小化价值预测误差优化价值网络。引入超网络，以经验池中记录的状态参数为输入，训练副神经网络，使其在新状态下优先生成主神经网络的初始参数，显著提高分拣效率和准确性。

本发明授权自动导引运输车不停车分拣控制模型训练、控制方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种自动导引运输车不停车分拣控制模型训练方法，其特征在于，所述方法用于训练控制模型控制自动导引运输车在行驶过程中向预设分拣口投递包裹，该方法包括以下步骤： 在预设场景中由所述自动导引运输车执行分拣投递，并基于预设传感器实时采集状态参数构建状态空间，基于分拣投递控制要素构建动作空间； 获取初始策略网络和价值网络构建演员评论家网络结构的主神经网络，所述策略网络用于以所述状态空间当前的所述状态参数为输入并输出所述动作空间中的动作；所述价值网络以所述状态空间当前的所述状态参数为输入并输出当前状态的价值；在一个分拣回合中，包裹未抛出时引入包裹落点预测奖励、自动导引运输车位置偏移奖励、传送带加速度奖励和移动机构加速度奖励构建奖励值；包裹抛出时基于包裹落点建立所述奖励值；基于强化学习训练所述策略网络和所述价值网络，在每一个分拣回合中利用所述奖励值计算每个时间步的回报和优势值，结合所述优势值通过限制新旧策略的概率比的变动范围更新所述策略网络；结合所述回报通过最小化价值预测误差来更新所述价值网络；在所述策略网络和所述价值网络稳定后，引入超网络以经验池中记录的多个时间步的所述状态参数为输入训练输出所述主神经网络参数，得到副神经网络以在新状态下优先生成所述主神经网络的初始参数；将多轮迭代得到的所述策略网络作为目标分拣控制模型。

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湖南实锐欣智能科技有限责任公司;北京邮电大学，其通讯地址为：410323 湖南省长沙市浏阳市浏阳高新技术产业开发区永泰路创新创业园A2栋204；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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