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龙图腾网获悉诺文科风机(北京)有限公司申请的专利基于UWB定位的瓦斯巡检机器人协同控制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：CN120560280B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202511062500.2，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权基于UWB定位的瓦斯巡检机器人协同控制方法及系统是由李宏业;陈睿;席梦博;赵晓曦;徐浩宇;李雨点设计研发完成，并于2025-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于UWB定位的瓦斯巡检机器人协同控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于UWB定位的瓦斯巡检机器人协同控制方法及系统，包括：S1：通过机器人UWB标签信号以及机器人自身传感器采集巡检机器人的多模态数据；S2：对多模态数据中的行为数据进行状态建模，并通过改进卡尔曼滤波算法进行动态滤波迭代获得精准位姿数据；S3：基于机器人位姿数据构建巡检区域任务模型，通过巡检区域任务模型结合优化算法输出最佳运动控制指令；S4：通过运动控制指令对瓦斯巡检机器人进行协同控制，通过模型预测控制滚动优化输出最佳运动指令，使多机器人在任务分配、路径规划中兼顾高风险任务优先处置与群体避碰安全，动态任务重分配机制可在单机器人故障时快速重构巡检策略，保障全局任务覆盖率。

本发明授权基于UWB定位的瓦斯巡检机器人协同控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于UWB定位的瓦斯巡检机器人协同控制方法，其特征在于，包括： S1：通过机器人UWB标签信号以及机器人自身传感器采集巡检机器人的多模态数据； S2：对多模态数据中的行为数据进行状态建模，并通过改进卡尔曼滤波算法进行动态滤波迭代获得精准位姿数据； 通过改进卡尔曼滤波算法进行动态滤波迭代获得精准位姿数据的获取过程为： 采用离散化方法，获得t时刻到时刻的状态转移离散形式，进行先验状态预测，基于卡尔曼滤波算法获取上一轮滤波迭代的状态估计，并预测时刻的先验状态，同时获取先验协方差矩阵； 采集时刻的观测数据矩阵，通过观测函数h对先验状态求导获得观测数据矩阵，基于先验协方差矩阵、观测数据矩阵，以及观测得出的噪声协方差矩阵，获取卡尔曼增益； 最后利用卡尔曼增益，融合观测数据矩阵与先验协方差矩阵，得到新的后验状态，基于后验状态按预设维度顺序规整为数据矩阵获得精准位姿数据； S3：基于机器人位姿数据构建巡检区域任务模型，通过巡检区域任务模型结合优化算法输出最佳运动控制指令； 所述巡检区域任务模型构建过程为： 将井下瓦斯巡检任务拆解为点、线、面要素； 基于精准位姿数据，将任务要素映射到三维空间，构建包含位置约束、任务优先级约束、环境约束的任务模型框架M，表示为： ； 其中是任务点i的优先级权重，表示未来t+i时刻机器人预测的位置，是第i个任务点坐标，是环境约束项，是约束惩罚系数，为模型的目标函数； 对任务模型框架M进行约束嵌入，考虑机器人物理运动约束以及动力学约束，加入至任务模型框架M中获得完整的巡检区域任务模型； S4：通过运动控制指令对瓦斯巡检机器人进行协同控制。

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