2025 年 2 月 18 日，国家知识产权局对一项全向移动机器人的控制方法作出授权公告，专利名称为「一种基于强化学习的全向小车轨迹跟踪最优控制方法」，专利号 ZL 2024 1 1323450.4，授权公告号 CN 118838360 B。该专利申请于 2024 年 9 月 23 日，2024 年 10 月 25 日公布，2025 年 2 月 18 日授权公告。
▲ 发明专利证书（证书号：第 7745213 号）
先说清楚一个权属问题：这项发明专利的专利权人是西北工业大学，不是飞莱栖。我司技术负责人金才君与西北工业大学的龙江、张涛等五位研究者共同署名，为发明人之一。我们的角色是参与研究、把工程现场的问题带进课题，再把方法带回工程。
这项发明专利要解决什么
全向移动小车配的是全向轮或麦克纳姆轮，能横移、斜行、原地转向，在窄通道和密集工位里比常见的差速底盘灵活得多。灵活是有代价的：几个轮子要协同转动，才能让车身沿一条指定轨迹走，稍有分配不均，车就会偏离路线，或者一边走一边自转。
传统做法是先把车身写成精确的数学模型，再解一个最优控制问题。数学上，这事落到 HJB（Hamilton-Jacobi-Bellman）方程上。麻烦在于两点：这个方程一般没有解析解，状态维数一高，数值求解的代价就上去了；而且不少方法还要求初始控制策略必须是「容许控制」——也就是一开始就得给出一个能把系统稳住的策略，实际调试时这一步很难迈过去。
发明专利的做法：用神经网络绕开 HJB
按公开的发明专利摘要，方法是三步走：
▲ 专利方法的三步：建模 → 求解 → 稳定性分析
- 建模：建立全向小车的轨迹运动学模型与动力学模型，把轮速分配、车身姿态、地面约束写进方程；
- 求解：设计基于神经网络的最优控制算法，用网络逼近代价函数与控制策略，靠在线学习迭代，不必先解出 HJB 方程，也解除了「初始策略必须是容许控制」这个前置条件；
- 稳定性：在持续激励条件下分析闭环系统的一致最终有界稳定性——翻成直白的话，就是误差会收敛到一个有界范围内，不会越跑越偏，控制律能真正落到设备上，而不是停在仿真里。
这类方法离产线有多远
算法和能用的设备之间，隔着一段不短的工程路。我们日常做的正是这一段：多轴运动控制、张力闭环、视觉定位、上位机软件。
以自动布纤机为例，光纤要在 PI 薄膜上按 DXF 轨迹铺设，交叉处不能叠压，张力要全程恒定，定位精度做到 0.01 mm 一级。这和全向小车轨迹跟踪是同一类问题——给定一条期望轨迹，让执行机构跟住它，同时抵抗扰动。差别在扰动的来源：小车的扰动来自地面与打滑，布纤机的扰动来自材料伸缩、张力波动和机械间隙。方法可以借鉴，参数必须重调，模型必须重建。
这也是我们把发明专利当作「技术来源」而不是「宣传素材」的原因：一篇论文或一项专利给出的往往是骨架，血肉得在设备上长出来。想了解布纤机的实际做法，可以看这套系统的案例。
知识产权这条线怎么走
对一家做定制软件的公司来说，家底主要不是厂房和设备，而是代码、算法和文档。我们这几年的做法是分三条线走：
- 软件著作权：每套系统单独登记，权属清晰，交付时客户拿到的授权范围也写得明白；
- 商标与品牌：公司名称、标识完成注册，对外宣传不越界；
- 发明专利：以产学研合作为主，跟着具体课题走，不求数量，求与主业对得上。
2024 年 7 月，公司通过了知识产权管理体系认证（GB/T 29490），把立项检索、研发留痕、交付权属、离职保密这几个环节钉成了流程——这套体系管的是什么，之前专门写过一篇。
接下来
和高校、研究所的合作会继续走下去，方向仍然围绕运动控制与设备智能化：控制算法要落到产线上，才算是我们的活。有运动控制、设备数据采集、上位机开发方面的需求，欢迎通过联系方式聊聊，也可以先看看我们的软件产品。
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