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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于SAC-PID的移动机器人目标跟随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：CN115457075B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202210912958.2，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于SAC-PID的移动机器人目标跟随方法是由朱威;洪力栋;谯先锋;郑雅羽;何德峰设计研发完成，并于2022-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于SAC-PID的移动机器人目标跟随方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于SAC‑PID的移动机器人目标跟随方法，获取机器人感知数据并预处理，使用目标检测网络获取跟随对象候选区域，跟随对象目标匹配后，采集强化学习的状态信息，以已训练好的SAC强化学习模型，输出移动机器人运动控制的目标角速度和目标线速度，实现移动机器人端到端的目标跟随决策输出，利用PID控制器对移动机器人进行平滑控制。本发明的有益效果在于，建立跟踪目标的模型，有效区分背景和跟随目标，遮挡情况下跟随方法可以继续应用，实现简单，收敛速度快，目标跟随的准确性高，能够应对复杂的应用场景，具备较强的鲁棒性，实现跟踪过程的平滑控制。

本发明授权一种基于SAC-PID的移动机器人目标跟随方法在权利要求书中公布了：1.一种基于SAC-PID的移动机器人目标跟随方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤： 步骤1：以已标定的RGBD相机和激光雷达获取移动机器人目标跟随过程中的一帧实时RGBD数据和N个点的雷达数据，将拆分为RGB图像和深度图像，将进行k倍下采样处理，得到雷达数据； 步骤2：使用人形数据集训练得到的目标检测网络对RGB图像中的人形目标进行检测，获取跟随对象候选区域；初始化时，跟随对象未确定，则将像素面积最大的候选区域指定为初始跟随对象，作为后续目标匹配的基准，并返回步骤1，否则进行下一步；其中，t为当前帧的时间索引，i为候选区域索引； 步骤3：对得到的所有候选区域进行相似度判别，从中选择相似度最大的区域作为当前帧的跟随对象，获得跟随对象在RGB图像中的位置信息及其与移动机器人之间的距离信息； 步骤4：基于步骤1和步骤3采集强化学习的状态信息； 步骤5：将输入已训练好的SAC强化学习模型，输出移动机器人运动控制的目标角速度和目标线速度，实现移动机器人端到端的目标跟随决策输出； 步骤6：基于输出的目标跟随决策，利用PID控制器对移动机器人进行平滑控制。

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