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龙图腾网获悉洛阳理工学院申请的专利一种AGV智能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：CN120722862B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511159852.X，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权一种AGV智能控制方法及系统是由孙泽宇;李妙玲;刘燕飞;豆梦如;郝琳博;聂雅琳;吕治国;王占奇;王一鸣;季晔;王朝晖;黄婧;王皓正设计研发完成，并于2025-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种AGV智能控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种AGV智能控制方法及系统，属于智能控制领域，包括基于AGV的位姿与传感器数据构建环境栅格地图，定义节点s的gs值从起点到该节点s的实际代价，节点s的rhss值为节点s到目标点的先行预估代价，判定节点s是否为非一致性节点；根据非一致性节点与AGV的相对位置以及环境变化类型，计算非一致性节点的更新优先度；将非一致性节点加入优先队列，更新gs值地图，生成并执行从AGV当前位置到目标点的新行驶路径。本发明能够智能地筛选和排序重规划任务，将计算资源集中用于处理最关键的环境变化，提升在复杂环境中的决策效率和响应及时性，增强AGV运行的安全性、平顺性与整体通行效率。

本发明授权一种AGV智能控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种AGV智能控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于AGV的位姿与传感器数据构建环境栅格地图，并初始化各节点s的gs值与rhss值；当环境变化导致任一节点s的rhs值被更新后，若rhss值与gs值的差的绝对值超过一个随局部环境复杂度与AGV速度调整的阈值，则判定节点s为非一致性节点； 根据所述非一致性节点与AGV的相对位置以及环境变化类型，计算所述非一致性节点的更新优先度；将所述非一致性节点加入优先队列，并根据gs值、rhss值、启发值以及所述更新优先度，计算或更新其在队列中的排序关键字； 从优先队列中迭代取出关键字最小的节点u进行扩展，更新关键字最小的节点u的后继节点的值，其中，节点间的转移成本的计算根据AGV运动学约束、动态障碍物时空轨迹预测结果、以及基于机器学习模型评估的潜在通行风险得到；基于更新后的g值地图，生成并执行从AGV当前位置到目标点的新行驶路径； 所述根据所述非一致性节点与AGV的相对位置以及环境变化类型，计算所述非一致性节点的更新优先度，包括： 计算所述非一致性节点s与AGV当前位置的欧几里得距离； 若节点s由非障碍物变更为障碍物，则为高优先级值；若节点s由障碍物变更为非障碍物，则为低优先级值； 所述更新优先度P通过公式进行计算，其中为距离权重系数，为变化类型权重系数，ε为一个小的正常数以避免距离为零时分母为零； 所述根据gs值、rhss值、启发值以及所述更新优先度，计算或更新其在队列中的排序关键字，包括： 所述排序关键字为二维向量K=[k1,k2]，计算方法为： ； ； 其中，为从AGV当前位置到节点s的启发值，Ps为计算得到的更新优先度； 所述节点间的转移成本的计算根据AGV运动学约束、动态障碍物时空轨迹预测结果、以及基于机器学习模型评估的潜在通行风险得到，具体为： 所述节点间的转移成本通过将基础几何成本、转向成本、动态避障成本和潜在风险成本相加进行计算：； 其中，基础几何成本为节点u到节点的几何距离； 所述转向成本通过以下方式计算：获取节点u的父节点，计算向量与向量之间的夹角θ，，其中为转向惩罚系数； 所述动态避障成本通过以下方式计算：采用卡尔曼滤波器预测动态障碍物在AGV到达的预估时刻时的位置，计算节点与预测位置的距离，，其中A为最大惩罚值，为安全影响范围参数； 所述潜在风险成本通过以下方式计算：将目标节点的特征向量输入到预训练的机器学习模型中，获得通行风险分值，进而通过计算得出；其中，所述特征向量包括节点的历史遍历频率、与最近静态障碍物的距离、以及所在区域的人流量历史数据，为风险权重系数。

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