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龙图腾网获悉乐聚(深圳)机器人技术有限公司申请的专利机器人充电方法、装置、设备及计算机可读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：CN114995461B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202210786674.3，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权机器人充电方法、装置、设备及计算机可读存储介质是由冷晓琨;常琳;王松;白学林;柯真东;吴雨璁;何治成;黄贤贤设计研发完成，并于2022-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本机器人充电方法、装置、设备及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种机器人充电方法、装置、设备及计算机可读存储介质，属于雷达通信技术领域。该方法包括：控制机器人移动至目标充电桩入口所在的目标区域内；基于机器人上设置的雷达装置确定目标充电桩的轮廓信息；基于轮廓信息确定目标充电桩的位置偏移信息；将目标充电桩的位置偏移信息输入至预先训练完成的深度学习模型，得到目标充电桩的充电位置与机器人的当前位置的相对位置关系；控制机器人移动至目标充电桩的充电位置充电。本申请可以降低确定充电桩的充电位置的复杂度，提高计算效率，从而快速确定目标充电桩的具体位置。

本发明授权机器人充电方法、装置、设备及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种机器人充电方法，其特征在于，包括： 控制机器人移动至目标充电桩入口所在的目标区域内； 基于机器人上设置的雷达装置确定目标充电桩的轮廓信息； 基于所述轮廓信息确定所述目标充电桩的位置偏移信息，所述位置偏移信息包括：相对位置偏移、目标深度偏移以及目标宽度偏移，所述相对位置偏移为机器人与所述目标充电桩的相对位置，所述目标深度偏移为所述目标充电桩的充电位置的纵向深度，所述目标宽度偏移为所述目标充电桩的充电位置的横向宽度； 将所述目标充电桩的位置偏移信息输入至预先训练完成的深度学习模型，得到所述目标充电桩的充电位置与所述机器人的当前位置的相对位置关系； 控制所述机器人移动至所述目标充电桩的充电位置充电； 所述将所述目标充电桩的位置偏移信息输入至预先训练完成的深度学习模型之前，所述方法还包括： 获取初始样本偏移信息，所述样本偏移信息包括：样本相对位置偏移、样本目标深度偏移以及样本目标宽度偏移； 对所述初始样本偏移信息进行样本增加处理，得到样本偏移信息集合； 基于所述样本偏移信息集合对初始模型进行训练得到所述深度学习模型； 所述对所述初始样本偏移信息进行样本增加处理，得到样本偏移信息集合，包括： 分别确定样本相对位置偏移、样本目标深度偏移、样本目标宽度偏移的偏移范围； 基于所述偏移范围进行随机数生成处理，得到多组样本偏移信息； 将所述初始样本偏移信息以及多组样本偏移信息的集合作为样本偏移信息集合。

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