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龙图腾网获悉北京涵鑫盛科技有限公司申请的专利基于路径规划的智能仓储机器人作业方法、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：CN120558213B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202510510753.5，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权基于路径规划的智能仓储机器人作业方法、系统是由张志杰;刘佳设计研发完成，并于2025-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于路径规划的智能仓储机器人作业方法、系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于路径规划的智能仓储机器人作业方法、系统，涉及仓储物流自动化技术领域，方法包括：通过仓储管理系统接收订单任务，获得订单任务中的货物信息及目标分拣位置；基于路径规划算法，根据订单任务中的货物信息及目标分拣位置，获得订单任务的初始路径；基于采集到的实时环境数据，利用强化学习模型，对初始路径进行动态优化调整，生成订单任务的目标路径；控制机器人沿目标路径执行分拣搬运操作。本发明通过对路径规划算法的优化，获得订单任务的初始路径，进而结合实时环境数据对初始路径进行优化调整，获得目标路径，控制机器人通过目标路径工作，提升了仓储机器人的动态环境适应能力，最终提升机器人的作业效率。

本发明授权基于路径规划的智能仓储机器人作业方法、系统在权利要求书中公布了：1.一种基于路径规划的智能仓储机器人作业方法，其特征在于，包括： 通过仓储管理系统接收订单任务，获得所述订单任务中的货物信息及目标分拣位置； 基于路径规划算法，根据所述订单任务中的货物信息及目标分拣位置，获得所述订单任务的初始路径； 基于采集到的实时环境数据，利用强化学习模型，对所述初始路径进行动态优化调整，生成所述订单任务的目标路径； 控制机器人沿所述目标路径执行分拣搬运操作； 其中，所述路径规划算法包括改进粒子群优化算法；当所述路径规划算法为改进粒子群优化算法时，所述基于路径规划算法，根据所述订单任务中的货物信息及目标分拣位置，获得所述订单任务的初始路径，包括：在粒子群优化算法中引入动态惯性权重，利用动态惯性权重函数，根据预设的迭代次数确定动态惯性权重值；基于所述动态惯性权重值，根据所述订单任务中的货物信息及目标分拣位置，通过遗传算法的交叉变异机制，获得所述订单任务的初始路径；所述动态惯性权重函数的表达式为： 其中，为第t次迭代的惯性权重，为初始惯性权重，为最终惯性权重，t为当前迭代次数，为最大迭代次数，为衰减速度控制参数，； 所述强化学习模型的构建过程包括：基于机器人位置、动态障碍物分布位置数据、机器人剩余电量数据、任务优先级变更数据中的一种或多种，确定状态空间；基于机器人的速度调整、方向修正、充电请求中的一种或多种，确定动作空间；基于机器人与货物存储位置之间的距离变化、时间步的增量以及机器人与动态障碍物碰撞的严重程度，确定奖励函数；融合所述状态空间、动作空间和以及所述奖励函数，获得深度确定性策略梯度架构；基于所述深度确定性策略梯度架构，构建所述强化学习模型； 所述奖励函数的表达式为： ； 其中，R为奖励函数，为机器人与货物存储位置之间的距离变化，为距离变化权重系数，为时间步的增量，为时间变化权重系数，为机器人与动态障碍物碰撞的严重程度，是碰撞权重系数。

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