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龍圖騰網獲悉貴州安融科技發展有限公司;瑾韻(深圳)科技有限公司申請的專利基于邊緣推理模型的智能巡檢機器人路徑優化方法及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：CN120335455B 。

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：202510782499.4，技術領域涉及：G05D1/43；該發明授權基于邊緣推理模型的智能巡檢機器人路徑優化方法及系統是由周渝桓;王玉富;謝淵杰;王雙河設計研發完成，并于2025-06-12向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于邊緣推理模型的智能巡檢機器人路徑優化方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于邊緣推理模型的智能巡檢機器人路徑優化方法及系統，通過獲取目標巡檢區域的環境特征拓撲圖，并確定初始邊緣推理模型；通過實時環境感知數據流對初始邊緣推理模型進行增量訓練，生成適配當前環境特征的動態推理模型；基于動態推理模型對環境特征拓撲圖中的各路徑節點進行優先級評分，生成初始優化路徑序列；根據實時更新的環境感知數據流觸發動態推理模型的反饋校準機制，對初始優化路徑序列進行動態路徑節點替換，生成最終巡檢路徑；控制智能巡檢機器人按照最終巡檢路徑執行巡檢任務，并在巡檢任務過程中持續采集新的環境感知數據流以更新動態推理模型的參數集合。本發明可以提升路徑規劃對復雜動態環境的適應性和可靠。

本發明授權基于邊緣推理模型的智能巡檢機器人路徑優化方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于邊緣推理模型的智能巡檢機器人路徑優化方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取目標巡檢區域的環境特征拓撲圖，并確定初始邊緣推理模型；所述環境特征拓撲圖包含多個路徑節點及路徑節點間的動態連接權重，每個路徑節點關聯有實時環境感知數據流；所述初始邊緣推理模型包括多層特征融合模塊和路徑決策模塊； 通過所述實時環境感知數據流對所述初始邊緣推理模型進行增量訓練，生成適配當前環境特征的動態推理模型；所述增量訓練包括根據實時環境感知數據流的時空分布差異調整所述多層特征融合模塊的參數； 基于所述動態推理模型對所述環境特征拓撲圖中的各路徑節點進行優先級評分，生成初始優化路徑序列；所述優先級評分包括路徑節點間的障礙物密度關聯因子和能源消耗關聯因子； 根據實時更新的實時環境感知數據流觸發所述動態推理模型的反饋校準機制，對所述初始優化路徑序列進行動態路徑節點替換，生成最終巡檢路徑；所述反饋校準機制包括對路徑節點間的動態連接權重進行反向傳播補償； 控制所述智能巡檢機器人按照所述最終巡檢路徑執行巡檢任務，并在執行巡檢任務過程中持續采集新的實時環境感知數據流以更新所述動態推理模型的參數集合。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人貴州安融科技發展有限公司;瑾韻(深圳)科技有限公司，其通訊地址為：551000 貴州省貴陽市貴安新區黨武鎮大學城貴安數字經濟產業園24#地塊-5號樓15層2號房；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。