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龙图腾网获悉苏州市职业大学申请的专利多传感器数据融合的机器人现实环境感知预警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：CN121315951B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202511561231.4，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权多传感器数据融合的机器人现实环境感知预警系统是由王仁忠;温贻芳;苏建;黄婷;李在娟;杨益飞;刘广设计研发完成，并于2025-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本多传感器数据融合的机器人现实环境感知预警系统在说明书摘要公布了：本发明涉及机器人环境感知领域，用于解决现有机器人环境感知系统缺少统一、高效的分层融合架构来系统性地处理多源异构数据的问题，具体为多传感器数据融合的机器人现实环境感知预警系统；本发明通过激光雷达、视觉摄像头、毫米波雷达及超声波传感器的协同工作，显著提升了环境感知的全面性与精确性，通过时空配准、交叉校验、特征定义到深度融合的递进式处理流程，对多源信息进行置信度排序与特征提取，并由异构特征融合模块借助卷积神经网络生成富含纹理、结构、运动及语义信息的环境动态语义地图，为预警决策提供了精确且全面的信息基础，同时动态分级预警机制为机器人安全、自主作业提供了可靠保障。

本发明授权多传感器数据融合的机器人现实环境感知预警系统在权利要求书中公布了：1.多传感器数据融合的机器人现实环境感知预警系统，其特征在于，包括多传感器反馈模块，所述多传感器反馈模块用于接收多种传感器所反馈的信号，并根据反馈的信号进行数字化处理，进行时序与坐标统一，得到多源异构数据； 交叉校验模块，所述交叉检验模块能够通过多传感器反馈模块获取多源异构数据，并将每种单独的多源异构数据进行初步的模型生成，得到多种单一语义地图，所述交叉校验模块选取不同的语义地图进行交叉校验，为每种语义地图赋予权重向量； 数据处理定义模块，所述数据处理定义模块通过多传感器反馈模块获取多源异构数据，并将多源异构数据进行数据特征提取，生成多种异构特征，同时通过交叉校验模块获取权重向量，根据权重向量对多种异构特征进行修正，得到统一的特征层特征数据； 异构特征融合模块，所述异构特征融合模块通过数据处理定义模块获取特征数据，并将特征数据进行深度、轮廓、速度及语义特征融合，得到环境动态语义地图； 预警决策模块，所述预警决策模块根据环境动态语义地图进行区域划分，并结合自身移动特征进行区域预警级别划分，生成预警区域决策； 所述交叉校验模块选取同一时序的激光模型和3D模型，通过将3D模型中的雷达点到激光模型的映射，并通过聚类分析得到差异点簇并计算差异点簇的体积，再通过体积过滤剔除过小体积的差异点，最终得到激光模型和3D模型中的差异区域，并基于差异点的空间分布进行分析； 所述交叉校验模块将激光模型和3D模型共有的区域记录为高权重区域，将激光模型和3D模型独有的区域记录为正常权重区域； 所述交叉校验模块将视觉模型分别与激光模型和3D模型进行对比，对独有区域进行核验，若激光模型中独有区域在视觉模型中存在，则提高为高权重区域，若激光模型中独有区域在视觉模型中不存在，则降低为低权重区域，若3D模型中独有区域在视觉模型中存在，则提高为高权重区域，若3D模型中独有区域在视觉模型中不存在，则降低为低权重区域； 若物体在激光模型和3D模型中均存在，但存在差异，则记录为异常区域，并将激光模型和3D模型分别与视觉模型进行对比，分别得到视觉模型和激光模型中异常区域的重合度，以及视觉模型和3D模型中异常区域的重合度，将两组重合度进行对比，3D模型和激光模型中异常区域重合度较高的一组作为高权重因子，重合度较低的一组作为低权重因子。

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