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龙图腾网获悉天津朗誉机器人有限公司;天津市沃尔德智能机器人有限公司申请的专利阳极转运无人驾驶重载AGV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：CN121269004B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202511842340.3，技术领域涉及：B62D63/02；该发明授权阳极转运无人驾驶重载AGV是由王平;任志勇;兰飞;孟凡坤;任宇祥;罗熠晨设计研发完成，并于2025-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本阳极转运无人驾驶重载AGV在说明书摘要公布了：本发明公开了一种阳极转运无人驾驶重载AGV，包括左车体和右车体，所述左车体和右车体通过车架连接，所述左车体的右侧和右车体的左侧结构对称设置有用于承载阳极托盘、相配合使用的左物料托架和右物料托架，所述左车体和右车体上分别设置有用于采集阳极托盘位置数据的左单线激光雷达和右单线激光雷达，所述左单线激光雷达和右单线激光雷达与AGV控制器连接。通过双单线激光雷达进行环境与目标识别，配合AGV控制器实现从路径规划、托盘定位到自动对接、搬运、卸载的全过程无人化操作，大幅提升阳极转运的整体效率。

本发明授权阳极转运无人驾驶重载AGV在权利要求书中公布了：1.一种阳极转运无人驾驶重载AGV，其特征在于，包括左车体1和右车体2，所述左车体1和右车体2通过车架3连接，所述左车体1的右侧和右车体2的左侧结构对称设置有用于承载阳极托盘、相配合使用的左物料托架5和右物料托架6，所述左车体1和右车体2上分别设置有用于采集阳极托盘位置数据的左单线激光雷达4和右单线激光雷达7，所述左单线激光雷达4和右单线激光雷达7与AGV控制器连接；所述车架3连接在左车体1和右车体2的一侧； 所述左车体1下端设置有能够前行、后退、横移、升降的左前驱动轮组8和左后驱动轮组10，所述右车体2下端设置有能够前行、后退、横移、升降的右前驱动轮组9和右后驱动轮组11； 所述AGV控制器与左前驱动轮组8和左后驱动轮组10、右前驱动轮组9和右后驱动轮组11控制连接； 所述AGV接收到搬运任务时，自动解析搬运任务路线，AGV自主行驶到指定区域位置；具体包括如下步骤： 步骤11：AGV进入等待状态，监听任务队列，等待任务触发； 若无任务，持续监听； 若有新任务，进入下一步； 步骤12：检测到新任务，系统开始自动执行任务： 控制器查询阳极托盘所在位置； 基于当前地图数据与站点信息，使用MPC算法实现自动行驶路线的动态规划以及AGV的自动控制； 控制左前驱动轮组8和左后驱动轮组10、右前驱动轮组9和右后驱动轮组11，驱动AGV向托盘初始识别位置行驶； 步骤13：AGV移动至托盘初始识别位置，托盘初始识别位置为初始粗定位区，便于接下来的识别操作； 步骤14：调用左单线激光雷达4与右单线激光雷达7组成的雷达系统对阳极托盘进行识别和对位准备； 使用左单线激光雷达4与右单线激光雷达7获取阳极托盘轮廓融合点云数据； 步骤15：对采集到的点云数据进行滤波、降噪、特征提取，完成阳极托盘边缘的精确定位； 得到阳极托盘中心位置、姿态角数据； 计算实际位置与预期位置的偏差； 判断是否达到可对接条件；如果到达对接条件，执行对接动作； 步骤16：AGV微调位置与角度，确保左物料托架5和右物料托架6能准确插入托盘；AGV在向托盘移动时，为横向移动； 根据AGV控制器指令执行对接操作；左物料托架5和右物料托架6能准确插入阳极托盘后，左前驱动轮组8和左后驱动轮组10、右前驱动轮组9和右后驱动轮组11举升从而将阳极托盘举升离地； 步骤17：系统检测是否已成功拾取阳极托盘： 确认阳极托盘已稳定举起； 若失败，回退或重新对准再尝试； 若成功，进入下一阶段； 步骤18：阳极托盘被稳定托起： 记录阳极托盘拾取时间与位置； 步骤19：AGV使用MPC算法实现自动行驶路线的动态规划以及AGV的自动控制； 控制左前驱动轮组8和左后驱动轮组10、右前驱动轮组9和右后驱动轮组11，驱动AGV向目标位置行驶； 步骤110：到达目标位置后，左前驱动轮组8和左后驱动轮组10、右前驱动轮组9和右后驱动轮组11下降从而使左物料托架5和右物料托架6下降，将阳极托盘放下； 记录阳极托盘放下时间与位置； 步骤111：返回任务完成信号至调度系统； 执行步骤11； 使用模型预测控制MPC算法实现自动行驶路线的动态规划以及AGV的自动控制，具体为：将调度系统下发的表示车辆应当经过的重要位置的一系列关键点作为控制点，采用三次样条插值算法生成一条连续、光滑的曲线参考路径，用于AGV在局部规划和控制阶段进行精确跟踪； 所述三次样条插值算法，具体包括如下： 关键点为；三次样条在每个相邻点区间上构造一个三次多项式： ； 其中，表示在区间内定义的三次样条函数，x为该区间内的自变量，为第i个插值节点的横坐标，为每段曲线的系数； 构造包括以下约束条件的约束系统： 1插值约束：曲线在所有关键点处连续； 2平滑性约束：一阶导数-速度和二阶导数-加速度在相邻段处连续； 3自然边界或固定导数：边界条件； 通过构造上述约束系统，可唯一确定每段曲线的系数；生成一条在位置、速度、加速度上都连续的路径，用作AGV的参考路径； 将所述参考路径作为MPC中的目标轨迹输入，在此基础上，MPC设计代价函数，不仅考虑AGV实际位置与参考路径之间的横向与纵向误差，还引入航向角偏差约束，以确保车辆姿态与参考路径保持一致；同时，代价函数进一步包含了控制输入的变化率惩罚，具体包括转角变化率与加速度变化率； MPC在每个控制周期将环境状态和系统预测模型共同转化为一个带约束的最优化问题，求解出最优的未来控制序列，系统只执行第一个控制量，并在下一个周期利用更新的状态重新进行优化。

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