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龙图腾网获悉深圳市莱意士自动化系统集成有限公司申请的专利轮式机器人的智能巡检方法、控制装置、系统及存储介质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：CN119860779B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510334394.2，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权轮式机器人的智能巡检方法、控制装置、系统及存储介质是由熊健设计研发完成，并于2025-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本轮式机器人的智能巡检方法、控制装置、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及视觉检测技术，公开了一种轮式机器人的智能巡检方法、控制装置、系统及存储介质，包括：对各监控设备采集的监控图像进行图像拼接，生成整体监控图像；分析整体监控图像，提取生产车间的车间地图；基于车间地图，控制轮式机器人对生产车间进行全局扫描，生成3D全局图像；分析出整体监控图像对比于3D全局图像的缺失区域部分，并结合最新的车间地图，甄别各个监控死角区域；基于轮式机器人的充电位置，以及各个监控死角区域的所处位置，规划轮式机器人的巡检路径；基于巡检路径，控制轮式机器人对生产车间进行智能巡检。本申请旨在实现对生产车间高效、智能、全面的监控。

本发明授权轮式机器人的智能巡检方法、控制装置、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种轮式机器人的智能巡检方法，其特征在于，包括： 基于分布在生产车间内多个不同位置的监控设备，采集生产车间的监控图像，并对各监控设备采集的监控图像进行图像拼接，生成整体监控图像； 分析整体监控图像，提取生产车间的车间地图，并标示车间地图中的障碍物和通道； 基于车间地图，控制轮式机器人对生产车间进行全局扫描，生成3D全局图像；其中，在全局扫描过程中，轮式机器人根据机体集成的探测传感器采集的探测数据，补充并更新车间地图；所述探测传感器至少包括图像传感器、雷达传感器和碰撞检测传感器； 分析出整体监控图像对比于3D全局图像的缺失区域部分，并结合最新的车间地图，对缺失区域部分进行甄别，以得到生产车间中的各个监控死角区域； 根据监控设备在生产车间的布局和视野范围，利用计算机模拟技术，对生产车间的监控情况进行虚拟模拟，以模拟不同情况下的监控死角； 基于模拟结果，对监控死角区域的分析结果进行优化；其中，将模拟结果与监控死角区域的分析结果进行比对；若二者共同认定为监控死角的区域，则标记为状态确认；若二者认定不同的区域，则标记为状态待确认；针对状态待确认的区域，控制轮式机器人重新检视；当轮式机器人到达状态待确认的区域后，轮式机器人多角度、多方位地采集该区域的信息，以确定该区域是否真的存在监控死角； 基于轮式机器人的充电位置，以及各个监控死角区域的所处位置，采用多目标优化算法规划轮式机器人的巡检路径；以及，对3D全局图像进行特征识别，利用特征识别结果，生成各个监控死角区域中的设备、物体的语义信息；基于监控死角区域中的设备、物体的语义信息，确定相应的巡检优先级；其中，多目标优化算法规划的优化目标包括对单轮次巡检时间最短和单轮次巡检能耗最小；在路径规划过程中，基于遗传算法，随机生成一组初始的巡检路径作为种群，每个路径表示为一个监控死角区域的访问顺序，并且路径的起点和终点都为充电位置；对于种群中的每个路径，计算单轮次巡检时间T和单轮次巡检能耗E；采用加权求和将这两个目标值组合成一个适应度值F，设定F=w1T+w2E，其中w1和w2是权重系数，且w1+w2=1、w1大于w2；根据适应度值F对种群中的路径进行选择，选择适应度大于预设阈值的路径作为父代，用于产生下一代路径；对选择出的父代路径进行交叉操作，生成新的子代路径，再对子代路径进行变异操作；重复进行适应度值评估、种群路径选择、父代路径交叉和子代路径变异操作，直到满足终止条件；在迭代结束后，从最终的种群中筛选出适应度值F最优的路径作为轮式机器人的巡检路径；其中，在算法的搜索过程中，根据监控死角区域的巡检优先级，调整路径的选择策略，且优先选择巡检优先级高的监控死角区域； 基于巡检路径，控制轮式机器人对生产车间进行智能巡检；其中，基于轮式机器人在巡检过程中实时采集的探测数据，控制轮式机器人进行智能避障。

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