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龙图腾网获悉湖北清江水电开发有限责任公司;湖北能源集团股份有限公司申请的专利一种基于多传感器融合的无人智能电站轮式巡检机器人障碍物检测方法及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：CN120299003B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202510351651.3，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种基于多传感器融合的无人智能电站轮式巡检机器人障碍物检测方法及系统是由祝迪;唐伟;董礼;李凯;熊凯设计研发完成，并于2025-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多传感器融合的无人智能电站轮式巡检机器人障碍物检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多传感器融合的无人智能电站轮式巡检机器人障碍物检测方法及系统，属于障碍物检测技术领域。一种检测方法步骤为：先获取巡检机器人的传感器数据，对其中的深度数据进行类型转换和坐标变换，最后使用BP神经网络算法将深度数据和激光雷达数据进行融合，得到更精确的障碍物信息；一种检测系统，包括数据采集模块，采集机器人前方区域的深度数据和激光雷达点云数据，第一数据处理模块，用于将深度数据转换成点云数据，第二数据处理模块，对处理后的深度数据进行坐标变换，数据融合模块，使用BP神经网络算法对深度数据和点云数据进行融合，得到更精确的障碍物信息。本发明的有益效果为：能够提高障碍物检测的范围和精度。

本发明授权一种基于多传感器融合的无人智能电站轮式巡检机器人障碍物检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多传感器融合的无人智能电站轮式巡检机器人障碍物检测方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤： S1、获取巡检机器人的传感器数据，包括激光雷达和深度相机数据； S2、将深度相机的深度数据转化为点云数据，将转化后的深度数据从深度相机坐标系变化到激光雷达坐标系； S3、使用BP神经网络算法将深度相机数据和激光雷达数据进行融合，得到更精确的障碍物信息； 所述的BP神经网络算法包括输入层，隐含层和输出层，输入层包括深度相机数据和激光雷达数据，隐含层包括m1个神经元，输出层输出更新后的障碍物信息； BP神经网络算法更新障碍物信息的步骤如下： S31导入输入变量，输入层第i个神经元为，其中，为深度相机数据，为激光雷达数据，两者组成输入向量X=，T； S32计算隐含层中第i个神经元hi的输入值和输出值，计算过程如下： 1； 其中，n为输入层神经元数量，为隐含层权重，b1是隐含层偏置，fin·是隐含层的激活函数； S33计算输出层中的神经元y的输入值和输出值，计算过程如下： 2； 其中，为输出层权重，b2是输出层偏置，fout·是输出层的激活函数； S34当到达设定的迭代次数时，输出值即为更新后的障碍信息； 所述的BP神经网络算法，先用烟花算法对其参数初始值进行优化； 优化步骤如下： S1选定BP神经网络需要优化的参数有：隐含层权重和偏置，输出层权重和偏置以及学习率； S2将以上参数编码为烟花个体形式，确定每个烟花xfi的维度D为： 3； 其中，nIW1,1是神经网络输入层和隐含层之间的权值个数，nb1,1是隐含层神经元阈值的个数，nIW2,1是神经网络隐含层和输出层之间的权值个数，nb2,1是输出层神经元阈值的个数，对每个烟花xfi进行随机初始化，设置每个烟花的维度范围为[-1,1]； S3利用平方误差和来计算每个烟花的适应度值fxfi： 4； 其中，t是神经网络参数的输出期望，y是神经网络参数的输出值，s是输出层神经元个数； S4烟花爆炸的爆炸半径Ai和产生的火花数量Si为： 5； 其中，N为烟花种群初始个数，Er和En分别是控制爆炸半径和数量的参数，fmin和fmax分别是最小和最大适应度，是用来避免分母为0的极小实数； S5随机选择一个烟花，对其各个维度进行高斯变异运算： 6； 其中，是第i个个体在k维上的位置，g是服从均值为1、方差为1的高斯分布的随机数； 将超出边界范围的烟花映射到边界范围之内： 7； 其中，分别是第k维的上界和下界。 S6将初始烟花，爆炸火花和高斯变异火花组成种群集合K，每轮迭代保留最优解，并根据各个烟花与最优烟花的欧几里得距离选取其余N-1个火花，其选择策略如下： 8； 其中，Rxfi是其余烟花与最优烟花的欧几里得距离，Pxfi是烟花xfi被选中的概率； S7当迭代次数达到设定值时，优化结束。

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