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龙图腾网获悉杭州寻者机器人科技有限公司申请的专利一种基于人工智能的工业搬运机器人视觉智能导航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：CN120991878B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511298614.7，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种基于人工智能的工业搬运机器人视觉智能导航方法是由李林飞;王飞;郑映丽;吴风月设计研发完成，并于2025-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的工业搬运机器人视觉智能导航方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的工业搬运机器人视觉智能导航方法，涉及工业机器人视觉导航与定位技术领域，本发明通过人工智能驱动的自适应处理框架，显著提升工业搬运机器人在极端光照场景下的导航可靠性；其核心光照自适应特征提取模型融合亮度饱和度估计与多头注意力机制，使特征提取过程主动规避过曝或欠曝区域的干扰，在定位优化层，结合稀疏匹配与滑动窗口图优化的双重机制，利用重投影误差的鲁棒核函数抑制金属反光等干扰形成的外点，增强位姿求解的稳定性；当系统检测到连续帧匹配点数量下降或误差激增时，自动触发降速与局部路径重规划，形成故障响应闭环，避免因瞬时定位失效导致的碰撞或停摆。

本发明授权一种基于人工智能的工业搬运机器人视觉智能导航方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的工业搬运机器人视觉智能导航方法，其特征在于，包括： 获取经标定的单目摄像头的输入图像； 将所述图像输入光照自适应特征提取模型以得到光照鲁棒特征图，所述模型包括特征编码层、亮度-饱和度估计子网络以及多头注意力融合层；所述亮度-饱和度估计子网络用于输出像素级光照权重图；所述多头注意力融合层用于根据所述像素级光照权重图与多头注意力机制，对所述特征编码层输出的编码特征进行加权融合，得到所述光照鲁棒特征图，并从所述光照鲁棒特征图中读取特征点及描述信息； 所述光照自适应特征提取模型为轻量级Transformer网络，包含图像分块嵌入、局部窗口多头自注意力与前馈层，输出所述光照鲁棒特征图； 将光照鲁棒特征图中读取的特征点及描述信息与预先构建并具有度量尺度的环境语义地图中的三维关键点进行二维-三维稀疏匹配，基于一致性判定的透视-n-点位姿求解得到机器人初始六自由度位姿，并在滑动窗口的图优化中得到优化位姿； 基于优化位姿与目标点由启发式搜索生成初始路径，并根据障碍物掩膜进行动态重规划；当连续T帧内匹配内点数量小于阈值M或重投影误差均值大于阈值ε时，降低机器人速度并触发局部重规划，其中T、M与ε预先设定； 障碍物检测采用反射抑制分割网络，所述网络包括以空洞卷积提取多尺度特征的主分支与基于光流一致性估计的辅助分支，融合输出得到反射伪影置信度图，并据此生成障碍物掩膜以更新路径代价地图； 还包括在线自适应步骤： 当位姿置信度低于阈值时，仅对所述光照自适应特征提取模型的注意力缩放参数进行小步长更新，更新幅度受限于预设上限并采用指数滑动平均。

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