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龙图腾网获悉百信信息技术有限公司申请的专利一种基于深度学习的装箱路径规划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：CN120645233B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511154113.1，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于深度学习的装箱路径规划方法及系统是由陈瑞剑;郭书清;任凯设计研发完成，并于2025-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的装箱路径规划方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及装箱路径规划技术领域，公开了一种基于深度学习的装箱路径规划方法及系统，该方法包括：采集待装箱物体数据构建三维坐标参数；利用图卷积网络进行空间拓扑建模生成几何拓扑图，计算路径密度系数；对路径密度系数的图拉普拉斯矩阵谱分解提取空间主成分向量，通过遗传算法生成路径规划权重；基于权重动态更新基准路径节点生成优化路径，并控制机械臂运动轨迹。系统包括三维数据采集、拓扑建模、密度系数计算、谱分解、权重优化、路径生成和运动控制模块。本发明通过深度学习与智能算法结合，实现了复杂几何特征建模和路径优化，提升了装箱效率、准确性和系统适应性，适用于物流、仓储等装箱场景。

本发明授权一种基于深度学习的装箱路径规划方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的装箱路径规划方法，其特征在于，包括： 采集待装箱物体的尺寸数据、重量数据和几何特征数据，构建装箱空间的三维坐标参数； 采用图卷积网络对几何特征数据进行空间拓扑建模，生成几何拓扑图，并根据拓扑图中节点间的空间密度变化计算路径密度系数； 将不同装箱区域的路径密度系数的图拉普拉斯矩阵进行谱分解，提取空间主成分向量，通过遗传算法对主成分向量进行迭代优化，生成各区域的路径规划权重； 根据路径规划权重对基准路径节点进行动态更新，生成优化路径，并基于优化路径控制机械臂的运动轨迹； 所述路径密度系数计算包括： 选取任一装箱区域的基准路径节点，计算其邻近n个节点的空间密度分布； 将空间密度的标准差与基准节点的欧氏距离之比作为局部密度量； 计算基准节点与关联节点的路径残差，取其绝对值作为全局密度量； 将局部密度量与全局密度量的调和平均数作为路径密度系数； 所述空间主成分向量提取包括： 构建不同装箱区域路径密度系数的图拉普拉斯矩阵，对其进行谱聚类分解得到特征向量； 选取特征值对应的累积贡献率超过设定阈值的特征向量构成主成分子空间； 将图拉普拉斯矩阵投影至主成分子空间，获得降维后的空间主成分向量； 所述路径规划权重生成包括： 对空间主成分向量进行标准化处理，计算其与历史最优路径向量的余弦相似度； 将相似度输入遗传算法种群，通过选择、交叉和变异操作生成初始权重； 通过自适应滑动窗口对初始权重进行局部寻优，输出各区域的路径规划权重。

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