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龙图腾网获悉上海亿为科技有限公司申请的专利化工管廊巡检机器人控制方法及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：CN116890342B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202311094820.7，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权化工管廊巡检机器人控制方法及系统是由刘峰;徐涛;高翔设计研发完成，并于2023-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本化工管廊巡检机器人控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种化工管廊巡检机器人控制方法及系统，通过获取待检测的管廊巡检机器人的运行数据，利用基于机器人运行异常分析网络的方法对这些数据进行异常分析，生成相应的异常分布矢量。该异常分析网络通过组合知识学习，使用模版机器人运行数据序列进行训练，利用目标异常决策服务结合待检测的管廊巡检机器人运行数据的异常分布矢量，确定机器人运行数据的异常决策结果，可以实现对管廊巡检机器人运行数据的异常分析和决策，从而准确判断机器人的运行异常情况，并提供解决方案以进行修复。这可以提高管廊巡检机器人的可靠性和效率，减少运行故障对巡检任务的影响，提升管廊巡检的整体效果。

本发明授权化工管廊巡检机器人控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种化工管廊巡检机器人控制方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待检测的管廊巡检机器人运行数据； 基于机器人运行异常分析网络对所述待检测的管廊巡检机器人运行数据进行异常分析，生成所述待检测的管廊巡检机器人运行数据的异常分布矢量；其中，所述机器人运行异常分析网络是基于模版机器人运行数据序列对第一机器学习算法和第二机器学习算法进行组合知识学习生成的，所述模版机器人运行数据序列包括第一模版机器人运行数据、第二模版机器人运行数据和异常矢量标注数据，所述第二模版机器人运行数据是基于所述第一模版机器人运行数据生成的，所述组合知识学习包括待标签知识学习以及比较知识学习； 基于所述待检测的管廊巡检机器人运行数据的异常分布矢量和目标异常决策服务确定所述待检测的管廊巡检机器人运行数据的异常决策结果，所述目标异常决策服务包括传感器故障决策服务、运动系统故障决策服务以及导航故障决策服务中的一种或多种； 基于所述待检测的管廊巡检机器人运行数据的异常决策结果对对应的目标管廊巡检机器人所对应的控制端进行解决方案下发，以使得所述控制端基于下发的所述解决方案对所述目标管廊巡检机器人进行软硬件修复后，重新发起对所述目标管廊巡检机器人的控制任务； 所述方法还包括： 获取第一模版机器人运行数据以及对应的异常矢量标注数据； 基于所述第一模版机器人运行数据以及对应的异常矢量标注数据对第一机器学习算法进行参数更新，生成参数更新后的第一机器学习算法； 基于所述参数更新后的第一机器学习算法和所述第一模版机器人运行数据生成第二模版机器人运行数据； 基于所述第一模版机器人运行数据、所述第二模版机器人运行数据以及对应的异常矢量标注数据，对第二机器学习算法以及所述参数更新后的第一机器学习算法进行组合知识学习，生成机器人运行异常分析网络，其中，所述第二机器学习算法为所述第一机器学习算法的并行机器学习算法。

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