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龙图腾网获悉鞍钢集团矿业有限公司申请的专利基于自动驾驶的露天矿运输设备多源信息融合的监测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：CN120822191B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511319212.0，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于自动驾驶的露天矿运输设备多源信息融合的监测方法是由王湛;岳鹏;张忠政;郑广鹏;卢晓辉;吕涛设计研发完成，并于2025-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自动驾驶的露天矿运输设备多源信息融合的监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自动驾驶的露天矿运输设备多源信息融合的监测方法，包括如下步骤：步骤一、按照采样周期，采集运输设备的位置信号、车速信号和方向盘的转动角度；步骤二、对多源信息的待融合数据进行数据预处理；步骤三、构建支持向量机回归模型；步骤四、建立粒子群优化算法模型，对所述支持向量机回归模型的惩罚系数和核函数参数进行最优解求解，获得最优参数组合；步骤五、将最优参数组合带入支持向量机回归模型中，使得监测结果更准确，获得运输设备的行进路线监测结果。本发明具有大幅度缩短运算时间，并同时能够提高监测精度，提高准确性的特点。

本发明授权基于自动驾驶的露天矿运输设备多源信息融合的监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自动驾驶的露天矿运输设备多源信息融合的监测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一、按照采样周期，采集多源信息的待融合数据，所述的多源信息的待融合数据包括运输设备的位置信号、车速信号和方向盘的转动角度； 所述步骤一中运输设备的位置信号、车速信号和方向盘的转动角度包括：初始位置信号、前一时刻预测位置信号、前一时刻实时位置信号、平均车速信号、前一时刻预测车速信号、前一时刻实时车速信号、方向盘实时最大转动角度、前一时刻预测方向盘转动角度和前一时刻实时方向盘转动角度； 步骤二、对多源信息的待融合数据进行数据预处理； 步骤三、构建支持向量机回归模型； 所述支持向量机回归模型满足： ； ； ；式中，为核函数，对应的是与映射到特征空间的内积，用于替代特征空间的复杂运算，为核函数参数，σ为核函数的标准差，b 是偏置项； 步骤四、建立粒子群优化算法模型，对所述支持向量机回归模型的惩罚系数和核函数参数进行最优解求解，获得最优参数组合； 所述建立粒子群优化算法模型具体包括： 粒子群优化算法模型的速度和位置的更新满足： ； ； 式中，为迭代次数为时第个粒子在维空间中的速度，为惯性权重，为迭代次数为时第个粒子在维空间中的速度，为第一加速度因子，为分布于区间的随机数，为迭代次数为时第个粒子在维空间中获得的最优解，为迭代次数为时第个粒子在维空间中的位置向量，为第二加速度因子，为分布于区间的随机数，为迭代次数为时群体在维空间中的最优解，为迭代次数为时第个粒子在维空间中的位置向量； 其中，惯性权重满足： ； 式中，为权重最小值，为权重最大值，为粒子在任意时刻适应度值，为粒子群中最小适应度值，为粒子群的平均适应度值； 所述第一加速度因子和第二加速度因子满足： ； 式中，、分别是与的初始值，、分别为与的终止值； 步骤五、将所述最优参数组合带入所述支持向量机回归模型中，获得运输设备的行进路线监测结果。

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