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龙图腾网获悉上海库茂机器人股份有限公司申请的专利基于AI视觉的智能码垛机器人安全管理系统及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：CN119131733B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202411263639.9，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权基于AI视觉的智能码垛机器人安全管理系统及方法是由俞俊承;朱文华设计研发完成，并于2024-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI视觉的智能码垛机器人安全管理系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及智能机器人技术领域，具体为基于AI视觉的智能码垛机器人安全管理系统及方法。本发明通过获取码垛作业区的多模态数据，构建三维模型；利用深度学习算法进行目标检测和识别；根据目标信息对作业区进行动态安全区域划分；并构建移动路径规划策略，控制机器人安全运行；同时，通过AI视觉模型对码垛货物状态进行检测，发现异常时自动报警并采取安全措施。本发明能够提高码垛机器人的智能化水平和安全性能，具有广阔的应用前景。

本发明授权基于AI视觉的智能码垛机器人安全管理系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于AI视觉的智能码垛机器人安全管理方法，其特征在于，包括： 获取码垛作业区的多模态数据，对码垛作业区进行三维融合感知，通过数据同步与配准，构建码垛作业区的三维模型； 采用多视角点云拼接算法，将不同时刻激光雷达采集的点云数据进行配准和拼接，并对图像数据和点云数据进行时间同步；对融合后的点云进行下采样和体素滤波，去除融合后点云的噪点和离群点； 将深度相机获得的彩色图像与点云进行配准，为每个点云点赋予对应的RGB颜色信息；使用贪婪三角化算法对融合后的彩色点云进行表面重建，根据点云的空间分布和法向量信息生成三角网格；对重建的三角网格进行简化和平滑处理，减少网格面片的数量，获得码垛作业区的三维模型； 构建基于深度学习的目标检测算法，对三维模型进行实时检测并识别多类型目标； 采用YOLOv5算法对码垛作业区的三维模型进行实时目标检测，将目标检测结果与激光雷达点云进行融合，通过最近邻匹配获取目标的三维模型坐标位置；最近邻匹配通过计算检测目标与点云集合之间的距离来找到最佳匹配； 采用DeepSORT算法实现多目标跟踪；DeepSORT算法使用匈牙利算法解决目标关联问题，通过最大化跟踪目标与检测目标之间的相似度来优化关联矩阵； 基于在码垛作业区的三维模型内识别出的目标类别和位置信息，为每个类型目标赋予不同的风险影响系数，对码垛作业区进行动态安全区域划分； 将码垛作业区划分成均匀的网格，形成格栅地图；在格栅地图中，每个网格风险值由网格周围目标的位置和影响范围决定，网格风险值计算公式为： 其中，Rx,y表示在x,y位置处的风险值，i是目标物体的索引；xi,yi是第i个目标物体的位置坐标；αi是第i个目标的风险影响系数，表示第i个目标的危险程度；σi表示第i个目标影响范围大小的参数； 在格栅地图中根据安全阈值将格栅地图分为安全区域和危险区域，所述安全区域包括低风险区域，所述危险区域包括中风险区域和高风险区域； 设定格栅地图安全阈值TR1和TR2，且TR2TR1；当Rx,yTR1时，将网格区域划分为低风险区域，当TR1≤Rx,y≤TR2时，将网格区域划分为中风险区域；当Rx,yTR2时，将网格区域划分为高风险区域； 设定固定时间间隔Δt，每当经过Δt时间后，重新对网格区域进行风险值计算，并根据重新计算的网格风险值，进行安全区域划分； 根据动态安全区域划分结果，构建移动路径规划策略，控制码垛机器人在码垛工作区内进行移动路径规划； 当码垛机器人获取到码垛作业区内的码垛货物状态时，通过AI视觉模型对码垛货物状态进行检测，当检测到码垛异常的货物时，码垛机器人自动触发报警并采取安全措施。

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