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龙图腾网获悉山东捷瑞信息技术产业研究院有限公司申请的专利基于数字孪生体时空轨迹聚类的智能工厂物流路径动态优化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：CN120688714B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202510869205.1，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权基于数字孪生体时空轨迹聚类的智能工厂物流路径动态优化方法是由王涛;荣青叶;陈诗伟;杨斌;夏波设计研发完成，并于2025-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数字孪生体时空轨迹聚类的智能工厂物流路径动态优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于数字孪生体时空轨迹聚类的智能工厂物流路径动态优化方法。本发明中，通过引入图神经网络与拓扑数据分析技术进行轨迹解耦，有效分离了轨迹中的“固有路径偏好”与“瞬时空间耦合”分量，从根本上解决了轨迹空间耦合导致的伪团簇生成问题：能够为物流任务提供更合理的路径规划。新任务AGV不再被强制编入现有队列，能够根据实际情况启用备用通道，提高了物流设备运行的灵活性：优化后的物流路径动态优化方法使物流系统的效率得到显著提升，物流设备的运行效率提高，减少了货物在运输过程中的等待时间和拥堵情况，能够更快速、准确地完成物流任务，为智能工厂的高效生产提供了有力保障。

本发明授权基于数字孪生体时空轨迹聚类的智能工厂物流路径动态优化方法在权利要求书中公布了：1.基于数字孪生体时空轨迹聚类的智能工厂物流路径动态优化方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤： S1:先进行数据同步：分布式传感器网络以预设周期采集物流实体的位置、速度及环境数据，实时映射至数字孪生平台生成动态孪生体数据集； S2:进行轨迹重构：响应物流任务完成事件或时间窗口触发条件，重构实体的结构化时空轨迹，提取包含空间分布特征、动态交互特征及关联特征的轨迹特征向量； S3:进行轨迹解耦：响应步骤S2的轨迹特征向量生成事件，构建工厂空间拓扑图G=V,E，其中顶点V为路径关键节点，边E赋予属性；基于通道宽度计算空间自由度因子，wwidth为当前通道宽度，wmin为系统中通道宽度的最小参考值，函数输出值范围为0,1，当通道宽度趋近于最小值时，空间自由度因子取值减小，表示通道自由度低，约束强；当通道宽度显著大于时，取值增大，表示路径段自由度高；通过图神经网络编码器提取轨迹的空间约束分量，按剥离耦合分量，生成解耦轨迹； S4:进行聚类分析：将解耦轨迹输入改进时空密度聚类算法，以复合密度阈值及自适应阈值识别高频路径模式，构建含核心节点序列、时空约束及置信度的路径模式库，εspace表示基础的空间距离阈值，εtime表示时间距离阈值，限定轨迹点在时间维度上的接近性，用于保证聚类在时间上的一致性；Ntotal是当前处理的轨迹总数，MinTrajs控制每个聚类中最少需要包含的轨迹数； S5:进行路径优化：响应新物流任务或模式库更新事件，将任务需求与路径模式库匹配，基于时空代价函数求解最优路径并下发至物流设备； S6:进行最后的动态调整步骤：根据实际路径与规划路径的偏离熵触发路径模式库增量更新及代价函数参数调整； 所述步骤S3中，在耦合分量剥离阶段，将原始轨迹点序列Ti与拓扑图G同时输入图神经网络编码器，利用三层图卷积操作提取轨迹中由结构诱导的空间变形特征；系统动态调整解耦强度λ为：自由度越低，ϕ越小，λ越大，从而增强解耦操作对拓扑约束影响的修正能力；最终通过以下公式完成轨迹解耦： 其中，GNNEncoderTi,G表示图神经网络编码器提取的空间约束分量。

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