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龙图腾网获悉鸿利达精密组件(中山)有限公司申请的专利一种货柜装箱设备自动导向输送与码放的智能控制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：CN120964415B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511291387.5，技术领域涉及：B65G61/00；该发明授权一种货柜装箱设备自动导向输送与码放的智能控制方法是由阳务兵;黄年忠;陈晶晶;刘石斌;石小利设计研发完成，并于2025-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种货柜装箱设备自动导向输送与码放的智能控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种货柜装箱设备自动导向输送与码放的智能控制方法，属于自动化运输设备技术领域。该方法具体包括以下步骤：S1、系统初始化与历史大数据采集：录入货柜尺寸、货箱尺寸以及预设参数，采集包括AGV运行数据、分流控制数据、码放升降数据、设备状态数据的历史大数据；S2、历史大数据预处理：对历史大数据进行异常值剔除、缺失值补全、去重、数据标准化的预处理。通过双激光雷达扫描结合智能模型输出的“AGV对位补偿系数”，改善传统机械定位偏差大导致的货箱碰撞问题，基于“升降高度修正值”补偿货箱尺寸波动，结合压力传感器检测堆叠均匀度，使码放误差降低，层数识别准确率提升，避免因码放歪斜导致的货箱倾倒风险。

本发明授权一种货柜装箱设备自动导向输送与码放的智能控制方法在权利要求书中公布了：1.一种货柜装箱设备自动导向输送与码放的智能控制方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤： S1、系统初始化与历史大数据采集：录入货柜尺寸、货箱尺寸以及预设参数，采集包括AGV运行数据、分流控制数据、码放升降数据、设备状态数据的历史大数据； S2、历史大数据预处理：对历史大数据进行异常值剔除、缺失值补全、去重、数据标准化的预处理； S3、深度特征提取：对预处理后的历史大数据依次进行基础统计特征提取、时序关联特征提取、分线性映射特征提取获得历史大数据的深度特征集； S4、智能控制模型构建与训练：采用BP神经网络构建智能控制模型，选取数据库中的深度特征集集对应实际控制参数、运行结果对智能控制模型进行训练与测试； S5、基于智能模型的自动导向输入码放控制：实时采集数据与特征匹配，通过智能控制模型进行预测与参数调整，基于智能控制模型的输出结果进行自动导向输送与码放 S6、数据归档与模型优化迭代：将本次任务的各项数据参数管理归档至系统数据库，标记为历史数据，并对模型进行迭代优化； 所述步骤S3具体包括以下步骤： S31、基础统计特征提取：对AGV运行数据，计算单任务内对位偏差的均值、方差、最大偏差值，移动速度的平均值与波动幅度，对分流控制数据，计算单任务内计数误差的绝对值均值、导向气缸动作响应时间的中位数，对码放升降数据，计算升降高度偏差的标准差、堆叠压力分布值的均匀度； S32、时序关联特征提取：基于时间戳将预处理数据按任务周期分段，每完成一层码放为一个子周期，计算相邻子周期内同一参数的变化率，分析跨模块参数的时序关联性，采用滑动窗口法计算时序特征的滑动均值与滑动方差； S33、分线性映射特征提取：将基础统计特征和时序关联特征合并为中间特征集，采用堆叠自编码器进行非线性映射，构建3层神经网络，以码放误差和层数识别正确率为目标标签对堆叠自编码器进行训练，通过反向传播优化网络参数，使模型学习数据的非线性关联特征，提取堆叠自编码器隐藏层输出的特征作为深度特征输出深度特征集。

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