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龍圖騰網獲悉四川參盤供應鏈科技有限公司申請的專利一種面向動態障礙物的強化學習無人叉車避障調度方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120215514B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510690329.3，技術領域涉及：G05D1/43；該發明授權一種面向動態障礙物的強化學習無人叉車避障調度方法及系統是由孫曉宇;張祥陽;劉方琦;董力成;何高;何麗梅;楊淵達;江培榮;林曉波;龔丹;吳萬江;黃俊才;龐翼;韓沖;周斯涵;王謙;王帥設計研發完成，并于2025-05-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種面向動態障礙物的強化學習無人叉車避障調度方法及系統在說明書摘要公布了：本申請公開了一種面向動態障礙物的強化學習無人叉車避障調度方法及系統，涉及無人駕駛技術領域，公開的面向動態障礙物的強化學習無人叉車避障調度方法通過多模態傳感器數據融合生成動態障礙物狀態矩陣，并結合強化學習網絡進行全局路徑規劃和局部避障決策，解決了動態環境中避障響應延遲及路徑規劃不合理的問題，提升了動態環境中的避障響應速度、路徑規劃合理性及多模態數據融合精度，進而提高了無人叉車調度的安全性和效率。

本發明授權一種面向動態障礙物的強化學習無人叉車避障調度方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種面向動態障礙物的強化學習無人叉車避障調度方法，其特征在于，所述的方法包括： 通過多模態傳感器獲取原始感知數據；所述原始感知數據包括激光雷達點云數據、圖像數據、UWB定位數據以及IMU數據； 對所述原始感知數據進行預處理，生成對應的預處理數據； 將所述預處理數據進行時空對齊和特征融合，生成包含障礙物位置、速度以及類別的動態障礙物狀態矩陣； 將所述動態障礙物狀態矩陣輸入預訓練的全局路徑規劃網絡，生成包含路徑節點序列的全局路徑數據； 將所述動態障礙物狀態矩陣和全局路徑數據輸入預訓練的局部避障決策網絡，生成包含轉向角、加速度的驅動控制指令，以對無人叉車進行調度； 所述對所述原始感知數據進行預處理，生成對應的預處理數據的步驟包括： 對所述激光雷達點云數據進行體素濾波去除噪點，以生成濾波點云數據，并對所述濾波點云數據進行動態障礙物特征提取，生成包含障礙物位置和速度的動態柵格地圖數據； 對所述圖像數據進行語義分割，生成障礙物類別標簽數據與深度掩膜數據； 將所述UWB定位數據結合所述IMU數據進行卡爾曼濾波，生成對應的位姿數據； 所述對所述濾波點云數據進行動態障礙物特征提取，生成包含障礙物位置和速度的動態柵格地圖數據的步驟包括： 基于歐式聚類算法對濾波點云數據進行障礙物聚類，生成包含障礙物三維坐標的聚類邊界框數據； 通過連續幀點云匹配計算各聚類邊界框的位移量，并根據預設時間間隔計算移動速度，生成包含位置和速度的障礙物運動矢量數據； 將所述障礙物運動矢量數據映射至柵格地圖坐標系，生成包含障礙物位置和速度的動態柵格地圖數據； 所述將所述預處理數據進行時空對齊和特征融合，生成包含障礙物位置、速度、類別的動態障礙物狀態矩陣的步驟包括： 將所述動態柵格地圖數據與所述深度掩膜數據進行融合，生成帶速度矢量的語義柵格數據； 將障礙物類別標簽數據編碼為獨熱向量，生成障礙物類型特征數據； 將所述語義柵格數據與障礙物類型特征數據進行拼接，以形成動態障礙物狀態矩陣。

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