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龙图腾网恭喜常州大学申请的专利一种基于深度融合测距的移动机器人自适应跟随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：CN114937070B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202210695752.9，技术领域涉及：G06T7/50；该发明授权一种基于深度融合测距的移动机器人自适应跟随方法是由杨彪;倪蓉蓉;王姝媛;杨长春;沈绍博;王睿设计研发完成，并于2022-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度融合测距的移动机器人自适应跟随方法在说明书摘要公布了：本发明涉及机器人应用技术领域，尤其涉及一种基于深度融合测距的移动机器人自适应跟随方法，包括利用单目相机获取深度图像和彩色图像；引入MaskR‑CNN算法，获得行人掩模和行人掩膜区域的深度像素的总数量；引入单目深度估计算法输出推理深度图像，替换相机深度图像中的无效像素点；利用掩膜从相机深度图像中提取行人区域深度像素点，准确测量人‑机距离；利用比例积分微分控制器调整目标行人和机器人之间的距离和角度偏差。本发明引入MaskR‑CNN实例分割算法和单目深度估计算法，再融合相机深度信息，计算目标行人和机器人的距离和角度，并将位置信息发送至机器人的比例微分积分控制模块，实现目标行人的稳定跟随。

本发明授权一种基于深度融合测距的移动机器人自适应跟随方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度融合测距的移动机器人自适应跟随方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、利用单目相机获取深度图像和彩色图像；S2、引入MaskR-CNN算法对彩色图像进行像素级实例分割，获得行人掩模和行人掩膜区域的深度像素的总数量；所述步骤S2包括：彩色图像x输入训练好的ResNeXt神经网络，获得对应的特征图；对特征图中的每一个点设定候选感兴趣区域ROI，获得多个候选感兴趣区域；将候选的感兴趣区域作为输入送至RPN网络中进行前景和后景分类以及边界回归，采用分类器预测的softmax概率分布；分别计算分类损失函数Lc、边界框回归损失函数Lb和掩膜的损失函数Lm，对每一个RoI定义一个多任务损失函数L，过滤掉一部分候选的感兴趣区域，对剩下的ROI进行ROIAlign操作，将采集的相机彩色原图像和获得的特征图的像素对应起来，再将特征图和提取到的特征的像素点对应；最后，输出px；S3、引入单目深度估计算法输出推理深度图像，替换相机深度图像中的无效像素点；所述步骤S3包括：定义E1、G1表示结构提取模块的编码器、解码器，编码器将彩色图像X映射到潜在空间c，解码器生成结构图Ms；深度注意力模块中的编码器E2使用扩展残差网络，在解码器G2后增加sigmoid函数，输出深度注意力M2，E2＝DRNetx,WD，MA＝σG2DRNetx,WD,WA；其中，σ表示sigmoid激活函数；wD、wA表示权重矩阵；推理深度为：Tt＝fMs×MA；其中，f表示深度预测模块；S4、利用掩膜从相机深度图像中提取行人区域深度像素点，准确测量人-机距离；S5、利用比例积分微分控制器调整目标行人和机器人之间的距离和角度偏差，调节设定值和实际值的误差，以测量距离和角度作为输入，输出为线速度和角速度。

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