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龙图腾网获悉江苏正贸仓储设备制造有限公司申请的专利基于障碍识别的工业机器人行走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：CN120595816B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511099510.3，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权基于障碍识别的工业机器人行走控制系统是由李士春设计研发完成，并于2025-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于障碍识别的工业机器人行走控制系统在说明书摘要公布了：本发明涉及工业机器人技术领域，具体地说，涉及基于障碍识别的工业机器人行走控制系统。包括环境感知单元；障碍分析决策单元，所述障碍分析决策单元基于深度强化学习框架，对环境感知单元输出的多维度数据进行处理，精准识别静态障碍物、动态障碍物类型、运动轨迹及交互影响，构建静态避障与动态避障的双维度决策模型，触发差异化避障策略；路径规划单元，所述路径规划单元基于时空约束下的动态博弈路径算法；指令收发单元。本发明通过多模态融合感知技术与自适应参数调节模块，实现了三维点云、纹理特征、振动频谱等多源数据的时空对齐与特征融合，构建高维度环境状态模型，有效解决了现有技术中数据融合深度不足的问题。

本发明授权基于障碍识别的工业机器人行走控制系统在权利要求书中公布了：1.基于障碍识别的工业机器人行走控制系统，其特征在于，包括： 环境感知单元100，所述环境感知单元100采用多模态融合感知技术，实时采集工业机器人作业环境的三维点云、视觉图像及动态物理场数据，并通过自适应参数调节模块140，动态匹配复杂场景下的感知精度与响应速度，构建高维度环境状态模型； 障碍分析决策单元200，所述障碍分析决策单元200基于深度强化学习框架，对环境感知单元100输出的多维度数据进行处理，精准识别静态障碍物、动态障碍物类型、运动轨迹及交互影响，构建静态避障与动态避障的双维度决策模型，触发差异化避障策略；所述障碍分析决策单元200包括双维度决策模型构建模块230，所述双维度决策模型构建模块230包括静态避障决策子模块231、动态避障决策子模块232和多模态时空预测子模块233，其中： 所述静态避障决策子模块231采用障碍尺寸-路径成本评估算法，综合障碍物体积、绕行距离和作业中断影响，构建静态避障成本模型；并通过阈值比较算法触发不同策略； 所述动态避障决策子模块232采用多障碍交互风险评估算法，引入相对速度和障碍物数量作为风险因子，构建动态避障风险场模型；并基于风险场梯度算法生成预测性避障触发条件，实现动态障碍物的提前避让； 所述多模态时空预测子模块233采用改进的TGN模型构建动态时空关联模型，所述TGN模型用于预测动态障碍物碰撞风险，包括如下步骤： S233.1、动态时空图构建： 定义障碍物节点集合，其中表示时刻第个障碍物的状态向量； 计算节点间边权重：；其中，是欧氏距离计算函数；、是速度向量；是加权系数；是指数衰减系数； S233.2、时空特征聚合： 初始化节点特征为多源数据融合后的特征向量； 迭代更新特征：；其中，是节点在时刻的特征向量；是节点在时刻+1的更新后特征向量；是激活函数；是节点自身特征的线性变换矩阵；表示节点的邻居集合；是邻居特征的线性变换矩阵；是节点与邻居在时刻的边权重；是节点在时刻的特征向量； S233.3、轨迹预测： 提取历史特征序列，其中是历史窗口； 输入至LSTM网络生成未来=10步的轨迹预测：；其中,是节点在未来时刻的预测输出；是预测函数；依次是节点在时刻、-1直至-的特征向量； 路径规划单元300，所述路径规划单元300基于时空约束下的动态博弈路径算法，结合指令收发单元400传输的任务需求与障碍分析决策单元200的实时结果，同步优化机器人行走路径、作业任务时序和障碍动态规避之间的协同关系，生成兼具效率与安全性的最优行走方案，并通过模型预测控制实现路径的前瞻式调整； 指令收发单元400，所述指令收发单元400采用边缘计算协同通信架构，支持外部控制端任务指令的低延迟收发，同时将机器人实时状态反馈至控制端，构建指令-执行-反馈的闭环智能交互。

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