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龙图腾网获悉北京交通大学;中国铁道科学研究院集团有限公司;中国铁道科学研究院集团有限公司通信信号研究所申请的专利一种基于云边机协同计算的机器人自主轨迹跟踪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：CN116149333B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202310150563.8，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种基于云边机协同计算的机器人自主轨迹跟踪系统是由朱力;陈骋;郜新军;王洪伟;文韬设计研发完成，并于2023-02-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于云边机协同计算的机器人自主轨迹跟踪系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于云边机协同计算的机器人自主轨迹跟踪系统，本发明属于机器人自主轨迹跟踪领域，包括：机器人编队层、边缘计算层和云计算中心，其中所述机器人编队层、所述边缘计算层和所述云计算中心层依次连接；所述机器人编队层，用于采集机器人编队的动作状态；所述边缘计算层，采用单任务网络，用于对所述动作状态进行边缘计算，并对机器人编队中同一任务进行精确控制；所述云计算中心，采用多任务专家网络，用于输出与所述单任务网络的相似性，以实现机器人自主轨迹跟踪。本发明解决了现有技术中模型泛化困难、控制模型执行效果差等问题，同时能够利用大量的机器人实时运行数据对网络进行训练，降低了模型训练的时间成本和经济成本。

本发明授权一种基于云边机协同计算的机器人自主轨迹跟踪系统在权利要求书中公布了：1.一种基于云边机协同计算的机器人自主轨迹跟踪系统，其特征在于，包括：机器人编队层、边缘计算层和云计算中心，其中所述机器人编队层、所述边缘计算层和所述云计算中心层依次连接； 所述机器人编队层，用于采集机器人编队的动作状态； 所述边缘计算层，采用单任务网络，用于对所述动作状态进行边缘计算，并对机器人编队中同一任务进行精确控制； 所述云计算中心，采用多任务专家网络，用于输出与所述单任务网络的相似性，以实现机器人自主轨迹跟踪； 所述多任务专家网络包括隐藏层，通过损失函数进行迭代收敛训练，所述损失函数为： 其中，表示单任务专家网络和多任务网络输出结果的相似程度，表示单任务网络与多任务网络隐藏层对输入特征表达的相似程度，系数β则表示两者的权重；θ，分别为单任务网络参数和多任务网络第i层的参数； 通过定义单任务神经网络与多任务神经网络的输出交叉熵得到，用于表征两者的输出相似性，表示为： 其中，πAMNa|s；θ为所述多任务神经网络，为单任务专家神经网络； 表达为： 其中，是代表状态动作价值函数，τ为温度系数，代表了与各个状态动作价值函数的相似程度； 表示为： 其中，为单任务神经网络的隐藏层特征向量，hAMNs；θ为多任务神经网络的隐藏层特征向量。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京交通大学;中国铁道科学研究院集团有限公司;中国铁道科学研究院集团有限公司通信信号研究所，其通讯地址为：100044 北京市海淀区西直门外上园村3号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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