买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉燕山大学申请的专利基于神经网络的无人步履式挖掘机车身姿态平稳控制方法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：CN119937613B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202510117993.9，技术领域涉及：G05D1/49；该发明授权基于神经网络的无人步履式挖掘机车身姿态平稳控制方法是由张天赐;郭瑞;赵丁选;姚金钊;王子鹤设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的无人步履式挖掘机车身姿态平稳控制方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于神经网络的无人步履式挖掘机车身姿态平稳控制方法，包括通过激光雷达和摄像头对步履式挖掘机的前方地形进行扫描，生成地形点云数据，对地形点云数据进行处理，获得地形激励数据；将地形激励数据和步履式挖掘机的步行腿夹角作为输入，构建步履式挖掘机的神经网络姿态预测模型，输出步履式挖掘机车身的俯仰角、侧倾角和垂向位移；基于步履式挖掘机的车身姿态变化，构建步履式挖掘机的车身平稳性最优控制模型并求解，以优化步行腿与底盘的夹角，实现复杂地形条件下车身姿态的平稳控制。本发明可高效适应复杂地形环境，提高无人步履式挖掘机在自主作业中的稳定性与安全性，对于提升作业效率和质量具有重要意义。

本发明授权基于神经网络的无人步履式挖掘机车身姿态平稳控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的无人步履式挖掘机车身姿态平稳控制方法，其特征在于，具体步骤如下： S1、通过激光雷达和摄像头对步履式挖掘机的前方地形进行扫描，生成地形点云数据，对地形点云数据进行处理，获得地形激励数据； S2、将地形激励数据和步履式挖掘机的步行腿夹角作为输入，构建步履式挖掘机的神经网络姿态预测模型，输出步履式挖掘机车身的俯仰角、侧倾角和垂向位移，以预测步履式挖掘机的车身姿态变化； S3、基于步履式挖掘机的车身姿态变化，构建步履式挖掘机的车身平稳性最优控制模型，包括：优化变量、目标函数、模型约束，所述步履式挖掘机的车身平稳性最优控制模型的构建步骤如下： 以步行腿夹角为优化变量，并以车身姿态的稳定性为目标函数，构建车身平稳性最优控制模型，目标函数表达为： 其中，表示俯仰角，表示侧倾角，表示垂向位移，表示挖掘机运行时间； 模型约束包括： 在姿态调整过程中将步履式挖掘机四个支撑腿液压缸伸缩速度保证在最大允许下限和最大允许上限之间： 运动过程中将步履式挖掘机的四腿轮胎中心处位移与各轮所对应路边高程差值保持在最大允许下限和最大允许上限之间： 因此，步履式挖掘机的车身平稳性最优控制模型表述为： 其中，表示步行腿夹角，表示俯仰角，表示侧倾角，表示垂向位移，表示运行时间，表示最小运行时间，表示最大运行时间； S4、对车身平稳性最优控制模型中的参数赋值； S5、对车身平稳性最优控制模型的变量在配点处进行离散化处理，得到处理后的变量； S6、对配点处的处理后的变量赋值，得到车身位姿、液压缸角度和液压缸速度时序轨迹； S7、根据车身位姿、液压缸角度和液压缸速度时序轨迹，计算车身平稳性最优控制模型在当前行驶轨迹下的目标函数和约束违反度，包括液压缸伸缩长度，液压缸伸缩速度，轮胎中心到地面的距离； S8、判断车身平稳性最优控制模型是否满足优化收敛条件，若满足，则输出车身平稳性最优控制模型的最优控制变量，若不满足，则转至步骤S9； S9、对车身平稳性最优控制模型的状态变量和控制变量单步迭代优化，并转至步骤S6，直至输出车身平稳性最优控制模型的最优控制变量，以实现步履式挖掘机车身的平稳性控制。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人燕山大学，其通讯地址为：066004 河北省秦皇岛市河北大街西段438号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。