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龙图腾网获悉洛阳理工学院;华北水利水电大学申请的专利基于负载自适应与时空预测的桥式起重机避障系统及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：CN121578801B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202610118251.2，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权基于负载自适应与时空预测的桥式起重机避障系统及方法是由姚林晓;董豪杰;上官林建;李冰;刘楷安;姚飞;李子鹏;杨蕾璟设计研发完成，并于2026-01-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于负载自适应与时空预测的桥式起重机避障系统及方法在说明书摘要公布了：本发明属于起重机自动化控制与路径规划技术领域，具体为基于负载自适应与时空预测的桥式起重机避障系统及方法，包括感知模块、预测模块、自适应规划模块、轨迹生成模块；主要通过多传感器融合技术获取全局地图信息与负载质量，利用扩展卡尔曼滤波对动态障碍物进行状态估计，生成未来多步时空预测轨迹；同时根据实时的负载质量及动力学模型反解当前工况下的最大允许加速度；构建改进的动态窗口法，将得到的最大允许加速度作为速度采样空间的动态边界，并将起重机推演轨迹的每一时间步与障碍物预测轨迹的对应时间步进行碰撞风险检测，最终输出最优避障轨迹。采用本发明的技术方案能够解决动态障碍物避障滞后的问题，实现负载自适应、鲁棒性强。

本发明授权基于负载自适应与时空预测的桥式起重机避障系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于负载自适应与时空预测的桥式起重机避障方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采用多传感器融合获取无盲区全局地图信息，采用销轴式称重传感器实时获取负载质量； S2、根据步骤S1获取的无盲区全局地图信息，提取动态障碍物的质心坐标观测值，利用扩展卡尔曼滤波算法融合动态障碍物的质心坐标观测值对动态障碍物进行状态估计，得到动态障碍物当前时刻的最优状态估计，并生成动态障碍物的预测轨迹； S3、根据步骤S1实时获取的负载质量，利用负载的动力学模型反解当前工况下起重机的最大允许加速度；将得到的最大允许加速度作为速度采样空间的动态边界进行速度采样，进而得到起重机推演轨迹； S4、将起重机推演轨迹的每一时间步与步骤S2得到的动态障碍物预测轨迹的对应时间步进行碰撞风险检测，生成多条候选避障轨迹，从候选避障轨迹中选取最优避障轨迹，输出最优避障轨迹； 步骤S3包括： 根据销轴式称重传感器采集的负载质量、以及起重机大车质量、起重机小车质量、电机额定制动力，基于牛顿第二定律反解当前工况下起重机的最大允许加速度： ； 式中，为当前工况下起重机的最大允许加速度；为当前工况下的负载质量；为安全裕度系数；为电机额定制动力；为起重机大车质量；为起重机小车质量； 基于改进的动态窗口法，分别建立起重机大车和起重机小车的速度采样空间，并将得到的最大允许加速度作为速度采样空间的动态边界，公式为：； 式中，为起重机大车或小车速度采样空间；为起重机大车或小车当前速度；为预测时间步长，为当前工况下起重机的最大允许加速度； 通过速度采样得到的采样速度计算起重机推演轨迹，表达式为：； 其中，vx、vy为采样速度，为当前时刻起重机位置，为起重机推演轨迹第k个时间步的位置，。

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