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龙图腾网获悉上海宝信软件股份有限公司申请的专利一种无人行车的防摇控制方法、装置、设备及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：CN120578196B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202510767907.9，技术领域涉及：G05D1/495；该发明授权一种无人行车的防摇控制方法、装置、设备及介质是由张金聪;胡佳溪;高雄;原晓琴;陶钧;钱荣;傅中忠;王成润;李岷;李林设计研发完成，并于2025-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人行车的防摇控制方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种无人行车的防摇控制方法、装置、设备及介质，防摇控制方法包括：实时获取行车的运行参数，所述运行参数包括行车与负载之间的绳长；根据所述运行参数的绳长，拟合绳长函数；根据所述绳长函数构建摆动周期函数；对所述摆动周期函数进行求解，计算负载的摆动周期；根据所述摆动周期计算行车的加减速时长；根据所述运行参数、所述加减速时长对对行车进行控制。通过本发明提供的一种无人行车的防摇控制方法、装置、设备及介质，能够消除负载的摆动。

本发明授权一种无人行车的防摇控制方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种无人行车的防摇控制方法，其特征在于，包括： 实时获取行车的运行参数，所述运行参数包括行车与负载之间的绳长； 根据所述运行参数的绳长，拟合绳长函数； 根据所述绳长函数构建摆动周期函数； 对所述摆动周期函数进行求解，计算负载的摆动周期； 根据所述摆动周期计算行车的加减速时长； 根据所述运行参数中行车的加速度、行车的运行速度，以及所述加减速时长，计算行车的目标速度； 根据所述运行速度、所述加速度、所述加减速时长，计算位移偏差及对应的偏差变化率； 根据所述位移偏差与对应的所述偏差变化率，通过预训练的风险评估模型计算超调风险数据；所述风险评估模型为深度神经网络模型；所述超调风险数据的计算公式表示为：，，，其中，表示为位移，表示为位移偏差，表示为偏差变化率，表示为时序向量，表示为第j个输出层的权重值，表示为隐含层的第j个高斯激活函数，表示为第j个高斯激活函数的权重中心，表示为基宽，m表示为输出层权重值的数量； 判断所述超调风险数据与对应的风险阈值： 在所述超调风险数据小于风险阈值时，根据所述目标速度与所述加减速时长对所述行车进行控制； 否则，根据所述加速度，通过预训练的动态补偿模型计算反馈值；所述动态补偿模型为深度神经网络模型；所述反馈值的计算公式表示为：，其中，表示为DNN神经网络的隐含层的权值矩阵，表示为DNN神经网络的输出层的权值矩阵，表示为DNN神经网络的激活函数，，u表示为行车的加速度，t表示为加减速时长，k-z表示为对应的时间节点； 根据所述反馈值对所述目标速度进行调节； 根据调节后的目标速度、所述加减速时长对所述行车进行控制。

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