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龍圖騰網獲悉中億(深圳)信息科技有限公司申請的專利一種面向機器人的AI驅動多網融合通信調度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：CN120417093B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202510906148.X，技術領域涉及：H04W72/50；該發明授權一種面向機器人的AI驅動多網融合通信調度系統是由彭長江;肖長久;李全橋設計研發完成，并于2025-07-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種面向機器人的AI驅動多網融合通信調度系統在說明書摘要公布了：本發明涉及通信技術領域，具體涉及一種面向機器人的AI驅動多網融合通信調度系統，包括融合監測數據流生成模塊實時采集網絡狀態、設備狀態與任務需求數據，生成融合監測數據流；AI動態調度策略生成模塊將該數據流輸入AI模型，在線輸出目標網絡標識、帶寬比例及異常閾值的策略包；調度策略執行與異常診斷觸發模塊依據策略包控制多網接口完成切換，標記任務數據包時序，并為高優任務預留帶寬，若通信指標超出閾值，觸發流量鏡像與故障診斷。本發明，構建圖卷積網絡驅動的動態策略推理模型，并結合優先級感知的資源預留與智能異常診斷機制，實現了多網環境下的高效調度、穩定通信與故障自適應處理。

本發明授權一種面向機器人的AI驅動多網融合通信調度系統在權利要求書中公布了：1.一種面向機器人的AI驅動多網融合通信調度系統，其特征在于，包括融合監測數據流生成模塊、AI動態調度策略生成模塊以及調度策略執行與異常診斷觸發模塊，其中； 所述融合監測數據流生成模塊實時采集移動終端的多源數據，包括網絡狀態數據、設備狀態數據及任務需求數據，生成融合監測數據流； 所述AI動態調度策略生成模塊將融合監測數據流輸入AI動態調度模型，通過離線學習歷史融合監測數據流中的網絡切換規則與資源分配模式，在線輸出包括目標網絡標識符、傳輸帶寬分配比例、異常檢測閾值組的動態調度策略包；具體包括： 輸入數據標準化：通過解析融合監測數據流中的結構化數據包，提取每一時刻的多維特征向量，包括網絡狀態參數、設備狀態參數與任務需求參數，并對其執行Z-score標準化處理，得到消除尺度影響后的歸一化輸入數據； 策略推理：將歸一化輸入數據輸入至圖卷積網絡模型，生成包括目標網絡、帶寬配置與異常閾值在內的中間策略； 策略包結構化：對策略推理生成的中間策略進行解碼處理，分別確定最優目標網絡標識、三家運營商的傳輸帶寬分配比例以及用于通信狀態判斷的延遲閾值與誤碼率閾值，并封裝為標準化的動態調度策略包； 所述策略推理包括： 構建特征圖輸入矩陣：將得到的歸一化輸入數據作為圖卷積網絡模型輸入，構造節點特征矩陣； 設置特征關聯圖結構：構造特征間靜態鄰接矩陣，用于描述特征之間的相關性，其中，表示第個特征與第個特征之間存在結構依賴關系，表示無連接； 圖卷積特征融合計算：執行一層圖卷積操作生成融合后的隱藏特征矩陣； 策略輸出向量生成：將融合后的隱藏特征矩陣展平為向量，并輸入至多層感知機以輸出中間策略，包括三類候選目標網絡的打分、三家運營商的帶寬原始分配得分、延遲閾值與誤碼率閾值的基準值輸出； 所述調度策略執行與異常診斷觸發模塊依據動態調度策略包，控制多網接口芯片組執行網絡切換操作，同時啟動任務數據包時序標記引擎，對待傳輸的任務數據包添加時序標簽，并通過彈性資源預留通道為高優先級任務分配獨占帶寬資源，當檢測到實際通信指標超過異常檢測閾值組時，觸發基于流量鏡像的故障診斷進程。

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