买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉山东博昂信息科技有限公司申请的专利一种基于跨模态协同学习的车底检测机器人局部路径规划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：CN120800384B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202510947214.8，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种基于跨模态协同学习的车底检测机器人局部路径规划方法是由孙振行;宫玮玮;王继云;杨克显设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于跨模态协同学习的车底检测机器人局部路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明涉及路径规划技术领域，尤其是涉及一种基于跨模态协同学习的车底检测机器人局部路径规划方法。方法包括对获取的多模态感知数据进行数据预处理；根据预处理后的数据并基于跨模态协同建模机制构建多模态融合感知特征图；基于路径规划将多模态融合感知特征图映射为局部路径导航图；基于路径生成机制在局部路径导航图中选择最优路径；基于状态误差估计机制进行最优路径优化。实现了多模态数据的深度融合、空间几何与语义类别的动态建图、模态置信自调与执行反馈修正等功能。实验验证表明，本发明方法在典型车底复杂场景中，可将路径规划任务成功率由78.6％提升至95.3％。

本发明授权一种基于跨模态协同学习的车底检测机器人局部路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于跨模态协同学习的车底检测机器人局部路径规划方法，其特征在于，包括： 获取多模态感知数据； 对获取的多模态感知数据进行数据预处理； 根据预处理后的数据并基于跨模态协同建模机制构建多模态融合感知特征图； 基于路径规划将多模态融合感知特征图映射为局部路径导航图； 基于路径生成机制在局部路径导航图中选择最优路径； 基于状态误差估计机制进行最优路径优化； 所述根据预处理后的数据并基于跨模态协同建模机制构建多模态融合感知特征图，包括将输入张量分别构建为图像模态分支和结构模态分支，通过双流神经网络分别提取每类模态的深层语义嵌入，并为后续模态协同提供结构分明的初始表达，其中，RGB图像+红外图像合并为图像模态输入：，其中，表示提取前4个通道即R、G、B、IR；H、W表示图像高度与宽度维度；激光雷达融合深度图为结构模态输入，最后分别输入两个轻量级卷积神经网络提取模态特征，表示为： 其中，为三层卷积-归一化-ReLU网络；为两层轻卷积网络；为图像模态特征图；为结构模态特征图。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东博昂信息科技有限公司，其通讯地址为：250102 山东省济南市高新区舜风路322号同科大厦10号楼1单元201室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。