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龍圖騰網獲悉合十思維(北京)科技有限公司申請的專利一種神經形態類腦決策系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120066030B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510196566.4，技術領域涉及：G05D1/43；該發明授權一種神經形態類腦決策系統是由趙普;朱寧;張超設計研發完成，并于2025-02-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種神經形態類腦決策系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種神經形態類腦決策系統，涉及人工智能技術領域；本發明通過將物體信息抽象為符號并標記，結合位置坐標，以機器人初始位置為起點，確定任務途經點和終點坐標，采用圖搜索算法生成可執行路徑；接著計算路徑行走距離，結合用戶設定的速度范圍得出預估行走時長；同時預設距離與能耗關系，匹配確定預估能耗，在此基礎上計算最終能耗表現值，提取路徑的最終能耗表現值和預估行走時長，再結合用戶的能耗偏向習慣和效率偏向習慣及其權重系數集合，計算各路徑綜合評估指數，選擇指數最高的路徑作為最終行走路徑，實現了根據用戶偏好和多維度評估的智能決策，平衡能耗與效率，提升機器人運行效率和用戶體驗。

本發明授權一種神經形態類腦決策系統在權利要求書中公布了：1.一種神經形態類腦決策系統，其特征在于，包括： 環境感知模塊：接收用戶所發出的命令，利用語義分析確定用戶所需執行的任務，基于用戶命令所需要執行的任務，全方位采集環境數據，獲取物體的特征信息；其中特征信息包括物體的形狀、顏色、紋理以及它們在空間中的位置坐標，對采集到的環境數據進行特征提取，識別出不同類型的物體； 推導決策模塊：預先定義符號域和邏輯算子群，其中符號域用于表示環境中的物體和位置信息元素，邏輯算子群則利用預設的算法對符號域內各物體的相互關系進行綜合分析，并規劃機器人前往執行任務的最終行走路徑； 規劃機器人前往執行任務的最終行走路徑，具體為： 計算各條當前任務所對應可執行路徑的所需行走路程距離，同時獲取用戶所設定機器人的可行走速度范圍；提取可行走速度范圍內的中間值，并與各條當前任務所對應可執行路徑的所需行走路程距離之間進行計算，即將各組所需行走路程距離除以中間值，從而得到各條當前任務所對應可執行路徑的預估所需行走時長； 預設所需行走路程距離所對應的各組距離取值范圍，設定每組距離取值范圍分別對應一個預估能量消耗；將各條當前任務所對應可執行路徑的所需行走路程距離與預設的各組距離取值范圍進行匹配，從而確定各條當前任務所對應可執行路徑的預估能量消耗； 統計機器人在模擬執行各條當前任務所對應可執行路徑時的所需轉向次數和潛在影響調整次數； 從符號域中提取可移動物體的符號，并獲取可移動物體符號所對應的具體坐標，記為影響坐標，獲取機器人在當前時間點執行對應路徑過程中與各組影響坐標之間的最近距離，記為影響距離； 預設不同可移動物體所對應影響距離的參考距離；將各條當前任務所對應可執行路徑中的各組影響距離與對應預設的參考距離進行比對，統計各條當前任務所對應可執行路徑中小于對應預設參考距離的影響距離數量，作為各條當前任務所對應可執行路徑的潛在影響調整次數； 設定所需轉向次數和潛在影響調整次數所分別對應的權重系數，將各條當前任務所對應可執行路徑的所需轉向次數和潛在影響調整次數分別與對應設定的權重系數相乘，然后求和得到各條當前任務所對應可執行路徑的能量消耗附加值； 預設能量消耗附加值所對應的各組附加值取值范圍，設定每組附加值取值范圍分別對應一個能耗附加系數； 將各條當前任務所對應可執行路徑的能量消耗附加值與各組附加值取值范圍進行匹配，從而得到各條當前任務所對應可執行路徑的能耗附加系數； 將各條當前任務所對應可執行路徑的能耗附加系數與預估能量消耗相乘，從而得到各條當前任務所對應可執行路徑的最終能耗表現值； 提取各條當前任務所對應可執行路徑的最終能耗表現值和預估所需行走時長，并基于設定的轉化規則轉化為能耗評分和效率評分； 預設能耗偏向習慣和效率偏向習慣所分別對應的權重系數集合，能耗偏向習慣和效率偏向習慣所對應的權重系數集合內均包括能耗評分和效率評分所分別對應的權重系數； 提取能耗偏向習慣內能耗評分和效率評分所分別對應的權重系數，將各條當前任務所對應可執行路徑的能耗評分和效率評分分別與能耗偏向習慣內對應的權重系數相乘，然后求和得到能耗偏向習慣內各條當前任務所對應可執行路徑的綜合評估指數； 提取效率偏向習慣內能耗評分和效率評分所分別對應的權重系數，將各條當前任務所對應可執行路徑的能耗評分和效率評分分別與效率偏向習慣內對應的權重系數相乘，然后求和得到效率偏向習慣內各條當前任務所對應可執行路徑的綜合評估指數； 以當前時間點為起始點，提取起始點前設定時間窗口內用戶所選擇的偏向習慣，統計能耗偏向習慣與效率偏向習慣在設定時間窗口內所分別對應偏向次數； 若能耗偏向習慣次數＞效率偏向習慣次數，則從能耗偏向習慣內各條當前任務所對應可執行路徑的綜合評估指數中，選擇綜合評估指數最高的可執行路徑作為最終行走路徑； 若能耗偏向習慣次數＜效率偏向習慣次數，則從效率偏向習慣內各條當前任務所對應可執行路徑的綜合評估指數中，選擇綜合評估指數最高的可執行路徑作為最終行走路徑； 反應執行模塊：根據推導決策模塊所規劃的最終行走路徑，生成對應的控制指令，驅動機器人執行規劃的最終行走路徑。

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