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龙图腾网获悉深圳市今天国际智能机器人有限公司申请的专利基于5G无线技术的堆垛机云端AI视觉纠偏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：CN121165497B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511687607.6，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于5G无线技术的堆垛机云端AI视觉纠偏方法及系统是由邵健锋;梁建平;严雨华;刘祥;谭武仁;黄晓辉设计研发完成，并于2025-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于5G无线技术的堆垛机云端AI视觉纠偏方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于5G无线技术的堆垛机云端AI视觉纠偏方法及系统，属于仓储物流智能控制技术领域，其技术方案要点包括：获取原始轨迹数据；根据原始轨迹数据得到纠偏过程的轨迹形态特征向量；根据轨迹形态特征向量，通过超时风险预测模型得到超时风险评分；根据超时风险评分通过优化策略得到模拟结果，优化策略包括数字孪生预演与虚拟视觉检测，模拟结果包括模拟纠偏时间、模拟舒适度和视觉安全评分；根据模拟结果通过多目标优化得到优化控制指令，本发明通过轨迹形态特征向量结合数字孪生预演与虚拟视觉检测，实现了堆垛机纠偏过程的早期故障预警、虚拟环境安全验证与多目标综合决策，提高了堆垛机运行的可靠性、作业效率与系统安全性。

本发明授权基于5G无线技术的堆垛机云端AI视觉纠偏方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于5G无线技术的堆垛机云端AI视觉纠偏方法，其特征在于，包括： 获取原始轨迹数据； 根据所述原始轨迹数据得到纠偏过程的轨迹形态特征向量，所述轨迹形态特征向量为根据纠偏过程的关键分析段数据得到的形态特征组合，包括每个轨迹的速度稳定性、振荡频率、收敛趋势与动态时间规整距离； 根据所述轨迹形态特征向量，通过超时风险预测模型得到超时风险评分，所述超时风险预测模型通过训练得到，所述超时风险预测模型为基于XGBoost算法训练的分类模型，用于根据所述轨迹形态特征向量预测纠偏过程发生超时的概率，所述超时风险评分为所述超时风险预测模型输出的概率值，用于表征当前纠偏任务超时风险程度； 根据所述超时风险评分通过优化策略得到模拟结果，所述优化策略包括数字孪生预演与虚拟视觉检测，所述模拟结果包括模拟纠偏时间、模拟舒适度和视觉安全评分； 根据所述模拟结果通过多目标优化得到优化控制指令； 其中，所述根据所述轨迹形态特征向量，通过超时风险预测模型得到超时风险评分，所述超时风险预测模型通过训练得到，包括： 基于所述轨迹形态特征向量，通过超时风险预测模型进行前向推理得到所述轨迹形态特征向量中每个特征对应的模型内部权重； 根据所述模型内部权重与所述轨迹形态特征向量，通过多个决策树进行联合决策得到原始超时概率值； 基于所述原始超时概率值通过线性缩放得到超时风险评分； 其中，所述超时风险预测模型通过训练得到，包括： 基于历史轨迹形态特征向量构建训练数据集和测试数据集，所述训练数据集和测试数据集的每个样本包括历史轨迹形态特征向量及其对应的二分类标签，所述二分类标签包括正样本和负样本； 根据所述训练数据集，通过XGBoost算法并以最小化预测标签与二分类标签之间的交叉熵损失为目标，通过迭代训练得到初始超时风险预测模型； 基于实时测试数据集和所述初始超时风险预测模型得到最终的超时风险预测模型。

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