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龙图腾网恭喜江苏广瀛物流控股有限公司申请的专利一种基于通道模型的大件货物运输通过性评估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：CN118822309B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202410942519.5，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种基于通道模型的大件货物运输通过性评估方法是由赵前亮设计研发完成，并于2024-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于通道模型的大件货物运输通过性评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于通道模型的大件货物运输通过性评估方法，涉及物流技术领域，该方法包括以下步骤：制定多维传感器数据融合策略；生成一个综合的、精确的环境模型和通道模型；边缘计算实时数据处理与评估；即通过预先部署在运输路径的关键节点边缘计算设备接收实时传感器数据，并对数据进行快速处理和分析，更新和优化通道模型；基于实时更新的通道模型和障碍物信息，使用智能避障算法，规划避障路径。本发明通过采用多传感器数据融合算法，综合处理多源数据，生成更加精确的环境模型和通道模型，有效提升评估结果的准确性，采用卡尔曼滤波和多传感器数据融合算法，综合处理多源数据，生成更加精确通道模型，提升评估结果的准确性。

本发明授权一种基于通道模型的大件货物运输通过性评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于通道模型的大件货物运输通过性评估方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：制定多维传感器数据融合策略；即对部署在运输路径的关键节点和大件货物上多种传感器所采集的不同数据进行预处理，并使用数据融合算法整合多源数据，生成一个综合的、精确的环境模型和通道模型；边缘计算实时数据处理与评估；即通过预先部署在运输路径的关键节点边缘计算设备接收实时传感器数据，并对数据进行快速处理和分析，更新和优化通道模型，根据新的环境数据进行调整，确保模型的动态性和准确性；基于实时更新的通道模型和障碍物信息，使用智能避障算法，规划避障路径，确保避障路径能够保证大件货物的安全通过，同时最小化运输时间和成本；其中，数据的预处理方式为使用高斯滤波函数进行处理，则滤波后的数据表示为： ；其中，是高斯滤波的标注差参数，表示传感器数据；所述数据融合算法包括：数据归一化和加权求和的方式进行多源数据融合；其中，对预处理后的数据进行归一化处理，得到归一化数据则归一化函数表示为： =；其中，使用加权求和的方式对多源数据进行融合，融合结果表示为： =； 表示权重，由卡尔曼滤波确定，公式中的融合结果表示在时间上，所有传感器数据融合后的综合环境模型和通道模型数据；基于多源数据的融合结果，使用高阶积分函数进行特征提取，则有：=；其中，为融合数据的高阶积分特征提取部分的衰减系数，控制数据在过去的影响程度；使用特征提取后的数据对通道模型进行更新，模型更新使用卡尔曼滤波算法： ；其中，为卡尔曼增益，H为观测矩阵；使用更新后的通道模型进行大件货物的通过性评估，评估函数表示为： =；其中，为权重；β为用于通道模型Ct的评估部分的衰减系数，它控制通道模型在时间上的衰减效果，影响实时通过性评估中的权重分布；为的均值。

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