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龙图腾网获悉湘潭医卫职业技术学院申请的专利一种智能轮椅调度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：CN120871892B 。

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：202511376108.5，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种智能轮椅调度方法及系统是由李婷;谭旭妍;张竞怡;李斌;冯玉超设计研发完成，并于2025-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能轮椅调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智能轮椅调度技术领域，尤其涉及一种智能轮椅调度方法及系统。所述方法包括以下步骤：提取历史调度任务中的避障失败决策，并通过聚类分析生成决策失败的聚类逻辑；基于聚类逻辑分析突发障碍物的运动轨迹推演偏差，进而进行突发风险预判滞后解析，获得滞后回归数据；利用滞后回归数据进行轮椅调度制动的前置偏差修正记忆学习，通过强化学习迭代优化决策，最终输出优化后的决策数据。本发明通过对智能轮椅调度技术的优化出来使得智能轮椅调度技术更加完善。

本发明授权一种智能轮椅调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种智能轮椅调度方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：从智能轮椅的数据库中提取历史调度任务，而后提取历史调度任务中智能轮椅的避障失败决策；对所述避障失败决策进行聚类分析，生成决策失败聚类逻辑； 步骤S2包括： 从避障失败样本中提取障碍物动态参数，并进行场景还原，得到障碍物动态场景，其中所述障碍物包括人群、移动物件； 基于决策失败聚类逻辑对障碍物动态场景进行决策的突发障碍物轮椅避让运动轨迹推演偏差分析，得到决策推演偏差；其中所述进行决策的突发障碍物轮椅避让运动轨迹推演偏差分析包括： 根据决策失败聚类逻辑，提取在障碍物动态场景中突发障碍物的智能轮椅避障失败状态； 提取避障失败状态中的来回循环轨迹，在来回循环轨迹中分析轨迹范围非线性关系； 从轨迹范围非线性关系中分析智能轮椅的间歇式启停速度变化关系；在轨迹范围非线性关系和所述的速度变化关系中，耦合轮椅转向角的无序程度； 根据轨迹范围非线性关系、速度变化关系及轮椅转向角的无序程度对障碍物动态场景进行智能轮椅的避让动作轨迹时序偏差累积拟合，得到避让轨迹偏差累积数据； 基于避让轨迹偏差累积数据进行决策的突发障碍物轮椅避让运动轨迹推演偏差分析，得到决策推演偏差； 基于决策推演偏差和障碍物动态场景进行决策的突发风险预判滞后解析，以获得突发风险预判滞后数据；其中，所述突发风险预判滞后解析包括： 获取智能轮椅的硬件配置参数，其中所述硬件包括CPU、GPU及内存； 计算障碍物动态场景中障碍物的分布密度，并分析障碍物的突发运动状态；其中所述突发运动状态包括速度、方向、及加速度； 对障碍物的突发运动状态进行障碍物运动矢量预测推导，而后进行实时数据处理资源需求量评估，得到实时预测资源需求量； 根据硬件配置参数对实时预测资源需求量进行计算负载瓶颈量化，得到智能轮椅的计算瓶颈量化数据； 基于决策推演偏差提取出决策延迟最大的时间序列；决策延迟最大的时间序列是指： 从决策推演偏差中提取时间戳序列和对应的偏差值序列，对偏差值序列进行阈值检测，找出轮椅在避障过程中响应最慢的关键时间段； 根据计算瓶颈量化数据和所述决策延迟最大的时间序列进行决策的突发风险预判滞后解析，以获得突发风险预判滞后数据；决策的突发风险预判滞后解析是指：从计算瓶颈量化数据中提取瓶颈系数序列，从决策延迟最大的时间序列中提取延迟时间序列，构建联合数据矩阵，矩阵行表示不同的场景参数组合，列表示瓶颈系数、延迟时间、偏差值及障碍物突发强度，建立滞后预判关系，得出预判滞后时间与障碍物数量、突发频率和瓶颈系数的关系； 回归分析所述的突发风险预判滞后数据，输出突发风险预判滞后回归数据； 步骤S3：对突发风险预判滞后回归数据进行归一化处理，得到突发风险预判滞后归一数据；根据突发风险预判滞后归一数据进行轮椅调度制动的前置偏差修正记忆学习，获得偏差修正记忆学习数据；对偏差修正记忆学习数据进行强化学习迭代，输出决策优化数据。

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