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龙图腾网获悉宏领智能装备(东莞)有限公司申请的专利一种高精度电动三明治板控制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：CN120681514B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202510717945.3，技术领域涉及：B65G43/08；该发明授权一种高精度电动三明治板控制系统是由邱江勋;欧国桥;刘召兵;罗广义设计研发完成，并于2025-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高精度电动三明治板控制系统在说明书摘要公布了：本发明涉及运输平板技术领域，具体涉及一种高精度电动三明治板控制系统，其包括基于激光雷达与惯性测量单元的融合感知系统、卡尔曼滤波算法的状态估计、全局路径规划模型、模型预测控制轨迹跟踪及超宽带定位与视觉传感器微调模块。本申请能够通过多传感器融合实现亚厘米级定位与像素级停靠精度，有效校正累积误差，提升复杂路径区域的导航可靠性，并通过反馈机制优化系统稳定性，满足工业自动化领域高效物料运输与精确定位需求。

本发明授权一种高精度电动三明治板控制系统在权利要求书中公布了：1.一种高精度电动三明治板控制系统，其特征在于：包括以下步骤： S1、基于激光雷达与惯性测量单元的融合感知系统，从动态环境中实时采集电动三明治板的周围环境数据与自身运动状态数据，并对采集到的点云数据与加速度、角速度数据进行滤波处理，生成第一环境数据集与第一运动数据集； S2、基于所述第一环境数据集与第一运动数据集，采用卡尔曼滤波算法对电动三明治板的实时位置与姿态进行状态估计，并通过环境特征点云匹配校正累积误差，生成第二位置估计值与第二姿态估计值； S3、基于所述第二位置估计值与第二姿态估计值，构建全局路径规划模型，从预先建立的工厂地图数据库中获取目标工位的坐标信息与路径约束条件，判断当前位置与目标工位坐标的欧氏距离是否超出预设阈值范围，若超出，则通过动态规划算法生成第一优化路径； S4、基于所述第一优化路径，实时监测电动三明治板在复杂路径区域内的预定路线偏离现象，通过激光雷达扫描的局部环境特征与路径模板库进行比对，若偏差值超过预设阈值，则触发路径校正机制，生成调整后的第二优化路径； S5、基于所述第二优化路径，结合电动三明治板的实时速度与角速度数据，构建基于模型预测控制的轨迹跟踪系统，从第二优化路径中提取关键路径点作为控制目标，判断当前轨迹点与关键路径点的距离误差是否大于预设阈值，若大于，则通过调整驱动参数生成第一轨迹修正指令； S6、基于所述第一轨迹修正指令，驱动电动三明治板沿第二优化路径接近目标工位，在接近目标工位时通过部署在工位附近的超宽带定位基站获取第三位置数据，并将第三位置数据与目标工位坐标进行高精度比对，若两者之间的位置误差小于预设阈值，则进入最终停靠准备状态； S7、基于所述最终停靠准备状态，激活视觉传感器模块，从目标工位标识点获取第一图像数据，并通过图像处理算法对第一图像数据进行边缘检测与特征提取，生成第二图像特征数据集； S8、基于所述第二图像特征数据集，结合第三位置数据，构建基于图像引导的微调控制系统，判断第二图像特征数据集中的标识点中心位置与预设标准位置是否存在像素级偏差，若存在，则通过计算偏差向量生成第二微调控制指令，完成目标工位的最终精准停靠； S9、基于所述最终精准停靠后的状态，通过多传感器系统实时监测工位对接效率与加工环节稳定性，从传感器数据中提取对接完成时间与加工误差数据，若对接完成时间或加工误差超出预设性能阈值，则将相关数据反馈至导航模型与定位模块进行参数优化，生成第三优化路径与第三微调控制指令；所述第一环境数据集包括激光雷达采集的点云数据经过滤波处理后的环境特征点分布，所述第一运动数据集包括惯性测量单元采集的加速度与角速度数据经过滤波处理后的运动状态数据，所述第二位置估计值与第二姿态估计值分别表示电动三明治板在动态环境中的实时空间位置与方向角度，所述第一优化路径为从当前位置到目标工位的最短可行路径，所述第二优化路径为路径校正后生成的新路径，所述第一轨迹修正指令用于调整电动三明治板的行驶轨迹，所述第三位置数据为超宽带定位基站提供的亚厘米级定位数据，所述第二图像特征数据集包括目标工位标识点的边缘轮廓与特征点分布，所述第二微调控制指令用于驱动电动三明治板完成像素级偏差的纠正，所述第三优化路径与第三微调控制指令用于提升系统的长期稳定性和适应性； 基于所述第一环境数据集与第一运动数据集，采用卡尔曼滤波算法对电动三明治板的实时位置与姿态进行状态估计，并通过环境特征点云匹配校正累积误差，生成第二位置估计值与第二姿态估计值的步骤具体为： 基于所述第一环境数据集与第一运动数据集，采用扩展卡尔曼滤波算法对电动三明治板的实时位置与姿态进行状态估计，通过预测阶段与更新阶段交替迭代，生成初始位置估计值与初始姿态估计值； 基于所述初始位置估计值与初始姿态估计值，采用最近邻匹配算法对环境特征点云进行匹配，通过计算点云之间的欧氏距离与法向量夹角，筛选出最佳匹配点对； 基于所述最佳匹配点对，采用最小二乘法对初始位置估计值与初始姿态估计值进行校正，生成第二位置估计值与第二姿态估计值； 基于所述第一优化路径，实时监测电动三明治板在复杂路径区域内的预定路线偏离现象，通过激光雷达扫描的局部环境特征与路径模板库进行比对，若偏差值超过预设阈值，则触发路径校正机制，生成调整后的第二优化路径的步骤具体为： 基于所述第一优化路径，实时采集电动三明治板在复杂路径区域内的局部环境特征，通过激光雷达扫描生成局部点云数据，并提取点云数据中的关键特征点； 将所述局部点云数据的关键特征点与路径模板库中的预设特征点进行比对，采用豪斯多夫距离算法计算两者之间的偏差值； 若偏差值超过预设阈值，则触发路径校正机制，通过重新调用全局路径规划模型生成调整后的第二优化路径。

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