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龙图腾网获悉因特利格雷特总部有限责任公司申请的专利针对机器人物品搬运的基于机器学习的决策制定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：CN114266956B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202111073091.8，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权针对机器人物品搬运的基于机器学习的决策制定是由马修·R·威克斯;D·斯温;A·马克哈;D·G·克卢卡斯设计研发完成，并于2021-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本针对机器人物品搬运的基于机器学习的决策制定在说明书摘要公布了：本发明描述了一种用于控制机器人物品搬运机的方法。该方法包括获得与第一三维3D图像相关的第一点云数据和与第二3D图像相关的第二点云数据，该第一3D图像和该第二3D图像分别由第一传感器设备和第二传感器设备捕获。此外，该方法可包括将该第一点云数据和该第二点云数据变换为用作到卷积神经网络的输入的组合点云数据，以构建机器学习模型。该机器学习模型可输出指示与第一操作模式相关联的第一概率和与第二操作模式相关联的第二概率的决策分类。此外，该方法可包括基于该第一概率和该第二概率的比较根据该第一操作模式或该第二操作模式操作该机器人物品搬运机。

本发明授权针对机器人物品搬运的基于机器学习的决策制定在权利要求书中公布了：1.一种机器人物品卸载机，所述机器人物品卸载机包括： 视觉系统，所述视觉系统包括： 第一传感器设备，所述第一传感器设备定位在所述机器人物品卸载机上的第一位置处；和 第二传感器设备，所述第二传感器设备定位在所述机器人物品卸载机上的第二位置处； 平台，所述平台包括被配置为可移动地定位的传送机，以使得在第一操作模式下操作时所述平台的前部部分可以横扫到一些物品的一部分下方，从而将所述物品引导到所述传送机上； 机器人臂，所述机器人臂包括被配置为在第二操作模式下操作时通过抓持所述物品的一部分来拾取所述物品的端部执行器；和 处理单元，所述处理单元通信地耦接到所述视觉系统、所述平台和所述机器人臂中的至少一者，所述处理单元被配置为： 获得与由所述第一传感器设备捕获的第一三维图像相关的第一点云数据； 获得与由所述第二传感器设备捕获的第二三维图像相关的第二点云数据； 变换所述第一点云数据和所述第二点云数据以生成组合点云数据； 使用所述组合点云数据作为到卷积神经网络的输入来将卷积神经网络实现为机器学习模型； 由所述机器学习模型输出指示与所述第一操作模式相关联的第一概率和与所述第二操作模式相关联的第二概率的决策分类； 基于由所述机器学习模型输出的决策分类，选择机器人物品搬运机的第一操作模式和第二操作模式之一，其中： 响应于所述第一概率高于所述第二概率，选择所述第一操作模式； 响应于所述第二概率高于第一概率，选择所述第二操作模式；并通过以下方式控制所述机器人物品卸载机： 根据所述第一操作模式操作所述机器人物品卸载机的所述平台；或 根据所述第二操作模式操作所述机器人物品卸载机的所述机器人臂； 基于由所述机器学习模型输出的所述第一概率和所述第二概率，以及与所述机器人物品卸载机的过去操作相关联的预定义的启发法，来评估对所述第一操作模式和所述第二操作模式的选择； 基于在一段时间内与所述机器学习模型的输出相关联的性能，调整用于对所述选择进行评估的与所述决策分类相关联的第一权重和与所述预定义的启发法相关联的第二权重，其中在第一时间段期间，所述第一权重小于所述第二权重，并且在第二时间段期间，所述第二权重小于所述第一权重，其中所述第一时间段早于所述第二时间段；以及 基于对所述选择的评估来控制所述机器人物品卸载机。

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