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龙图腾网获悉联通沃音乐文化有限公司申请的专利一种物流包装盒自动上架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：CN120829023B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202511323757.9，技术领域涉及：B65G1/137；该发明授权一种物流包装盒自动上架方法及系统是由张文韬;邹西山;唐涛涛;庞文刚;唐瑞;谢舒安;翁圳楷;吴文臣;郑琦涵;梁建燊;陈俊松;于善龙设计研发完成，并于2025-09-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种物流包装盒自动上架方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种物流包装盒自动上架方法及系统，涉及物流自动化技术领域，应用于物流机器人，包括：当接收到物流包装盒上架指令后，获取目标物流包装盒的当前位置以及目标存储单元的当前位置；并结合物流机器人的当前位置进行路径规划，得到目标移动路径；并据此控制物流机器人移动至目标物流包装盒处，并获取目标物流包装盒的图像数据；根据图像数据确定外部特征数据，进而确定物流机器人的抓取模式，再确定物流机器人的机械臂的抓取策略；根据抓取策略对目标物流包装盒进行抓取，再将包装盒搬运至目标存储单元处，通过力位混合控制算法对包装盒进行上架操作。本发明降低了物流包装盒在上架过程中因人为因素导致的破损风险，减少了货物损耗。

本发明授权一种物流包装盒自动上架方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种物流包装盒自动上架方法，其特征在于，应用于物流机器人，所述物流包装盒自动上架方法包括： 当接收到物流包装盒上架指令后，获取目标物流包装盒的当前位置以及目标存储单元的当前位置；具体包括：当接收到所述物流包装盒上架指令后，对所述物流机器人的当前环境进行动态扫描，得到所述当前环境的点云数据； 根据所述点云数据结合所述当前环境的图像数据，生成全局环境模型； 根据所述全局环境模型，确定所述目标物流包装盒的当前位置以及所述目标存储单元的当前位置； 根据所述目标物流包装盒的当前位置和所述目标存储单元的当前位置，结合所述物流机器人的当前位置进行路径规划，得到所述物流机器人的目标移动路径；具体包括：根据所述全局环境模型，确定所述物流机器人的当前位置至所述目标物流包装盒的当前位置以及所述目标物流包装盒的当前位置至所述目标存储单元的当前位置的环境特征数据； 根据所述环境特征数据，利用多目标优化函数，在所述全局环境模型中进行路径搜索，得到所述物流机器人的当前位置至所述目标物流包装盒的当前位置的第一路径和所述目标物流包装盒的当前位置至所述目标存储单元的当前位置的第二路径； 根据所述第一路径和所述第二路径，生成所述目标移动路径； 按照所述目标移动路径，控制所述物流机器人移动至所述目标物流包装盒处，并获取所述目标物流包装盒的图像数据；具体包括：根据所述目标移动路径，控制所述物流机器人按照预设速度和加速度参数移动至所述目标物流包装盒处； 当所述物流机器人到达所述目标物流包装盒处时，获取所述目标物流包装盒的初始图像数据； 对所述初始图像数据进行预处理，并根据预处理后的初始图像数据判断所述初始图像数据中的所述目标物流包装盒是否完整； 若否，则停止物流包装盒上架任务，并发出告警信息； 若是，则将所述初始图像数据作为所述目标物流包装盒的图像数据； 根据所述目标物流包装盒的图像数据，确定所述目标物流包装盒的外部特征数据，具体包括：通过深度学习算法，对所述目标物流包装盒的图像数据进行特征提取，得到所述目标物流包装盒的表面材质特征和体积形状特征； 根据所述表面材质特征，确定所述目标物流包装盒的表面材质类型； 根据所述体积形状特征，确定所述目标物流包装盒的尺寸参数； 将所述表面材质类型和所述尺寸参数作为所述目标物流包装盒的所述外部特征数据；并根据所述外部特征数据，确定所述物流机器人的抓取模式，再根据所述抓取模式，确定所述物流机器人的机械臂的抓取策略； 根据所述抓取策略对所述目标物流包装盒进行抓取，再将所述目标物流包装盒搬运至所述目标存储单元处，通过力位混合控制算法对所述目标物流包装盒进行上架操作。

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