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龙图腾网获悉四川参盘供应链科技有限公司申请的专利一种面向动态障碍物的强化学习无人叉车避障调度方法及系统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：CN120215514B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510690329.3，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种面向动态障碍物的强化学习无人叉车避障调度方法及系统是由孙晓宇;张祥阳;刘方琦;董力成;何高;何丽梅;杨渊达;江培荣;林晓波;龚丹;吴万江;黄俊才;庞翼;韩冲;周斯涵;王谦;王帅设计研发完成，并于2025-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向动态障碍物的强化学习无人叉车避障调度方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种面向动态障碍物的强化学习无人叉车避障调度方法及系统，涉及无人驾驶技术领域，公开的面向动态障碍物的强化学习无人叉车避障调度方法通过多模态传感器数据融合生成动态障碍物状态矩阵，并结合强化学习网络进行全局路径规划和局部避障决策，解决了动态环境中避障响应延迟及路径规划不合理的问题，提升了动态环境中的避障响应速度、路径规划合理性及多模态数据融合精度，进而提高了无人叉车调度的安全性和效率。

本发明授权一种面向动态障碍物的强化学习无人叉车避障调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向动态障碍物的强化学习无人叉车避障调度方法，其特征在于，所述的方法包括： 通过多模态传感器获取原始感知数据；所述原始感知数据包括激光雷达点云数据、图像数据、UWB定位数据以及IMU数据； 对所述原始感知数据进行预处理，生成对应的预处理数据； 将所述预处理数据进行时空对齐和特征融合，生成包含障碍物位置、速度以及类别的动态障碍物状态矩阵； 将所述动态障碍物状态矩阵输入预训练的全局路径规划网络，生成包含路径节点序列的全局路径数据； 将所述动态障碍物状态矩阵和全局路径数据输入预训练的局部避障决策网络，生成包含转向角、加速度的驱动控制指令，以对无人叉车进行调度； 所述对所述原始感知数据进行预处理，生成对应的预处理数据的步骤包括： 对所述激光雷达点云数据进行体素滤波去除噪点，以生成滤波点云数据，并对所述滤波点云数据进行动态障碍物特征提取，生成包含障碍物位置和速度的动态栅格地图数据； 对所述图像数据进行语义分割，生成障碍物类别标签数据与深度掩膜数据； 将所述UWB定位数据结合所述IMU数据进行卡尔曼滤波，生成对应的位姿数据； 所述对所述滤波点云数据进行动态障碍物特征提取，生成包含障碍物位置和速度的动态栅格地图数据的步骤包括： 基于欧式聚类算法对滤波点云数据进行障碍物聚类，生成包含障碍物三维坐标的聚类边界框数据； 通过连续帧点云匹配计算各聚类边界框的位移量，并根据预设时间间隔计算移动速度，生成包含位置和速度的障碍物运动矢量数据； 将所述障碍物运动矢量数据映射至栅格地图坐标系，生成包含障碍物位置和速度的动态栅格地图数据； 所述将所述预处理数据进行时空对齐和特征融合，生成包含障碍物位置、速度、类别的动态障碍物状态矩阵的步骤包括： 将所述动态栅格地图数据与所述深度掩膜数据进行融合，生成带速度矢量的语义栅格数据； 将障碍物类别标签数据编码为独热向量，生成障碍物类型特征数据； 将所述语义栅格数据与障碍物类型特征数据进行拼接，以形成动态障碍物状态矩阵。

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