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龙图腾网恭喜韩端科技(深圳)有限公司申请的专利基于人工智能的编程教育机器人控制系统及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：CN119635687B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202510181391.X，技术领域涉及：B25J13/00；该发明授权基于人工智能的编程教育机器人控制系统及控制方法是由伍大智;钟思锋;翁杰军;朱光喜;钟晓流;苍锐;钟志刚;谭国勇;殷世非;张亮设计研发完成，并于2025-02-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的编程教育机器人控制系统及控制方法在说明书摘要公布了：本申请涉及编程教育机器人领域，公开了基于人工智能的编程教育机器人控制系统及控制方法，包括：硬件模块，其包括多个传感器组件，用于采集环境数据，所述传感器包括：摄像头：用于采集环境的RGB图像和深度图像；激光雷达：用于生成环境的三维点云数据；超声波传感器：用于近距离障碍物检测；红外传感器：用于低光或黑暗环境中的障碍物检测；传感器数据处理模块，其用于对传感器采集的环境数据进行预处理，去除噪声并进行特征提取，以便于后续的深度学习处理深度学习与特征提取模块。本发明通过深度强化学习和多模态数据融合技术，提升了机器人在复杂环境中的自主学习和决策能力，使其能够实时适应环境变化并优化行为。

本发明授权基于人工智能的编程教育机器人控制系统及控制方法在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的编程教育机器人控制系统，其特征在于，包括：硬件模块，其包括多个传感器组件，用于采集环境数据，所述传感器包括：摄像头：用于采集环境的RGB图像和深度图像；激光雷达：用于生成环境的三维点云数据；超声波传感器：用于近距离障碍物检测；红外传感器：用于低光或黑暗环境中的障碍物检测；传感器数据处理模块，其用于对传感器采集的环境数据进行预处理，去除噪声并进行特征提取，以便于后续的深度学习处理；深度学习与特征提取模块，用于使用深度神经网络对来自不同传感器的数据特征进行进一步处理，从中提取重要的环境感知特征；多模态数据融合模块，其用于将来自不同传感器的特征数据进行智能融合，以生成更为精准和综合的环境感知信息；机器人控制与行为决策模块，其通过深度强化学习算法，根据融合后的环境感知信息做出决策，控制机器人执行任务；路径规划与避障模块，其基于环境感知信息和目标任务，采用路径规划算法生成最优路径，并在路径执行过程中实时避开障碍物；自适应优化模块，其根据机器人执行任务的反馈，不断调整决策策略和控制算法，提升机器人在复杂环境中的表现；编程教育平台，其为学生提供编程接口，允许学生通过图形化编程或文本编程控制机器人执行任务，并根据任务执行结果提供实时反馈和评分；所述深度学习与特征提取模块包括：对图像数据使用卷积神经网络提取环境特征，所述卷积神经网络通过训练提取与障碍物、目标以及地形相关的深层特征；对LiDAR点云数据使用PointNet++点云处理网络进行特征提取，以获得更精确的空间感知信息；所述多模态数据融合方式如下： 其中，为来自第i个传感器的特征，d为提取特征的维度，αi为传感器i对应的权重，表示传感器的权重系数，权重αi通过自注意力机制动态计算，调整每个传感器在多模态融合中的贡献，N为传感器的总数，是融合后的特征向量，结合了所有传感器的特征。

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