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龙图腾网获悉江苏道达智能科技有限公司申请的专利一种OHT轨道节点自动识别与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：CN121028793B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511554170.9，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种OHT轨道节点自动识别与路径规划方法及系统是由李好;孙俊杰;辛琳;胡志宏设计研发完成，并于2025-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种OHT轨道节点自动识别与路径规划方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种OHT轨道节点自动识别与路径规划方法及系统，涉及OHT轨道技术领域，包括以下步骤：基于车辆运动轨迹特征分析、点云几何聚类处理以及视觉与磁特征结合的多模验证方法识别轨道节点位置；根据节点位置进行语义识别得到节点类型，并根据节点类型构建轨道拓扑图；通过轨道拓扑图生成候选路径集，并对候选路径集的任务执行顺序与车辆匹配关系进行局部优化；基于局部优化结果，对路径选择与任务分配进行同步调整，输出一体化调度方案；本发明能够实现节点高精度定位、语义化分类、结构化轨道拓扑构建，以及多车辆路径与任务调度的一体化优化，显著提升OHT系统的运行效率、调度可靠性和资源利用率。

本发明授权一种OHT轨道节点自动识别与路径规划方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种OHT轨道节点自动识别与路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤： 基于车辆运动轨迹特征分析、点云几何聚类处理以及视觉与磁特征结合的多模验证方法识别轨道节点位置，具体为： 获取轨迹数据，并进行平滑处理得到平滑轨迹数据； 基于平滑轨迹数据，计算速度和转向变化率，根据速度和转向变化率识别轨迹异常区段； 以异常区段中心点为参考，向前后扩展固定轨迹窗口，将前后端点的转向变化率最小值作为边界修正点，修正异常区段的起点和终点坐标，得到候选区段； 根据候选区段内最大转向变化率、最大速度以及异常点数量，获取置信度评分，并进行判断得到核心候选节点区段； 基于候选节点区段，提取每个区段范围内的点云数据并进行预处理； 根据处理后的点云数据确定邻域点集合，并获取曲率，对每个点云标注法向量和曲率； 使用密度聚类算法将标注后的点云分为若干聚类块； 对各聚类块进行几何形态分析，识别轨道几何特征，并计算聚类置信度； 根据聚类置信度判断得到候选节点聚类集合，并选取空间坐标范围； 根据空间坐标范围，获取每个候选节点的图像序列和磁场信号数据； 对图像序列检测轨道关键标识，并与空间坐标范围中心点进行对齐，得到视觉验证特征； 通过磁场信号数据获取磁通变化率，并标记磁异常点； 对连续磁异常点进行聚合，取其中心时间对应轨迹坐标作为磁特征中心点； 获取几何中心点分别与视觉验证特征和磁特征中心点的偏差，并判断得到节点位置； 根据节点位置进行语义识别得到节点类型，并根据节点类型构建轨道拓扑图； 通过轨道拓扑图生成候选路径集，并对候选路径集的任务执行顺序与车辆匹配关系进行局部优化，具体为： 获取初始调度数据集，并为每个任务建立时间窗； 对每个任务的候选路径，获取路径的预计执行时序，并与时间窗进行匹配，判断任务的候选路径在时间上是否可行； 对可行的路径，进行重叠检测，判定是否存在冲突； 对存在冲突的路径，根据路径可行性评分，判断是否可行； 基于时间和冲突的可行性检测，筛选有效候选路径集； 基于有效候选路径集，获取任务动态优先级，并生成任务执行序列； 将任务执行序列与候选车辆进行初步匹配，得到任务–车辆映射表，并建立局部优化目标函数； 以最小化局部优化目标函数进行求解，得到局部最优的任务执行顺序与车辆分配方案； 基于局部优化结果，对路径选择与任务分配进行同步调整，输出一体化调度方案。

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