**对比文件名称**：发明申请_US20170029213A1 ROBOTIC NAVIGATION UTILIZING SEMANTIC MAPPING
**目标专利名称**：用于利用语义信息来导航机器人设备的系统和方法
**本次调用的模型名称**：DeepSeek最新版本
**特征比对表格**
| 技术特征描述及公开性判断结果 | 对比文件原文引用 | 公开性论述 |
| **A. 一种改善导航的方法**<br>**隐含公开** | 详见说明书第[0030]段：“Using one or more robots 18, a map of the warehouse 10 must be created... utilizing its laser-radar 22 and simultaneous localization and mapping (SLAM)...”。以及第[0040]-[0041]段描述导航过程。 | 对比文件整体技术方案涉及机器人利用SLAM技术构建地图并导航至仓库内的基准标记（fiducial marker）处，以执行任务（如取货）。其核心目的是实现机器人在复杂环境中的有效、高效导航，这与目标专利“改善导航的方法”这一上位概念所要解决的技术问题（改善自主导航）和作用（提升机器人导航能力）相同。因此，对于本领域技术人员而言，可以从对比文件确定其公开了一种“改善导航的方法”。 |
| **B. 由机器人设备中的处理器发起与语义信息提取相关联的预先确定的时间段的开始**<br>**未公开** | 无直接对应内容。对比文件未提及与“语义信息提取”相关的“预先确定的时间段”及其“发起开始”。 | 对比文件公开了使用SLAM构建地图并定位基准标记的过程（如[0030], [0032]-[0034]段），这是一个持续或触发的任务过程，并非在一个预先配置的、用于提取“语义信息”（指传感器性能相关模式）的时间段内发起和进行。对比文件中的“语义映射”指的是将物品SKU与基准标记的位姿相关联（见[0029]段），与目标专利中针对传感器可靠性提取“语义信息”的含义和作用均不相同。本领域技术人员无法从中确定“发起与语义信息提取相关联的预先确定的时间段的开始”这一技术特征。 |
| **C. 在所述预先确定的时间段期间检测指示一个或多个传感器的传感器不可靠性的不利事件**<br>**未公开** | 无直接对应内容。对比文件描述了使用传感器（激光雷达、相机、轮编码器等）进行导航和建图，但未提及检测指示“传感器不可靠性”的“不利事件”。 | 对比文件公开了机器人使用多种传感器（激光雷达22、相机26、轮编码器等）进行SLAM和导航（见[0021], [0030], [0032]段）。然而，其整体技术方案中，这些传感器用于感知环境、定位和识别标记，并未涉及对这些传感器本身的可靠性进行评估，也没有记载任何用于指示传感器不可靠的“不利事件”的检测机制。传感器数据被直接用于计算和导航，其作用与目标专利中用于识别传感器性能模式并触发记录的“不利事件”不同。因此，该特征未被公开。 |
| **D. 响应于检测到指示所述一个或多个传感器的传感器不可靠性的所述不利事件：识别所述预先确定的时间段的当前时隙**<br>**未公开** | 无直接对应内容。对比文件未提及“时隙”概念。 | 如前述，对比文件既未公开“检测指示传感器不可靠性的不利事件”，也未公开任何与“预先确定的时间段”或“时隙”相关的概念。时隙是目标专利中用于组织语义信息提取的时间单元。本领域技术人员无法从对比文件中确定该特征。 |
| **E. 识别所述机器人设备的当前估计的位置和方向**<br>**直接公开** | 说明书第[0032]段：“By the use of wheel encoders and heading sensors, vector 120, and the robot's position in the warehouse 10 can be determined.” | 对比文件明确公开了机器人通过轮编码器和航向传感器确定其在仓库中的位置（即方向）。此外，整个SLAM过程（[0030]段）的核心功能之一就是实时估计机器人的位置和方向（定位）。这与目标专利中“识别机器人设备的当前估计的位置和方向”的技术特征完全相同，且在对比文件的技术方案中，该位置和方向信息用于导航至目标位姿，其作用与目标专利中用于记录语义信息的基础之一相同。因此，该特征被直接公开。 |
| **F. 基于所述当前时隙以及所述机器人设备的所述当前估计的位置和方向，记录对针对所述一个或多个传感器存储的语义信息的更新**<br>**未公开** | 无直接对应内容。对比文件第[0034]段及图5流程描述了当发现新的基准标记时，确定其位姿并存储到查找表中。 | 对比文件确实会基于机器人估计的位置和方向（通过传感器数据计算得出）来“记录”信息，但记录的是**基准标记的位姿**（fiducial marker pose），并存储于“fiducial to pose lookup table 300”（图6）。这与目标专利中记录的“针对一个或多个传感器存储的语义信息”（即传感器性能相关事件数据）在内容和作用上存在本质区别。目标专利的语义信息用于后续评估传感器性能模式，而对比文件记录的位姿信息用于直接导航。此外，对比文件的记录过程与“时隙”无关。因此，该特征未被公开。 |
| **G. 以及在所述预先确定的时间段的结束以后基于所记录的语义信息针对机器人设备的位置和方向识别不利事件的模式。**<br>**未公开** | 无直接对应内容。 | 对比文件没有记载任何“预先确定的时间段”，也没有记录目标专利所定义的“语义信息”（传感器性能事件）。因此，根本不存在“基于所记录的语义信息识别不利事件的模式”这一后续步骤。对比文件中虽然涉及路径重规划（[0040]段），但这是基于实时感知的障碍物，而非基于历史记录的传感器性能模式。两者作用不同。该特征未被公开。 |
| **H. 响应于确定所述预先确定的时间段已经结束：基于存储的语义信息，针对每个传感器来识别在所述机器人设备的局部环境内的低性能的任何空间区域；以及当所述机器人设备在识别的低性能的空间区域处时，调整应用于来自所述传感器的测量的权重因子。**<br>**未公开** | 无直接对应内容。 | 对比文件的技术方案中，没有“预先确定的时间段结束”的判断节点，也没有存储用于识别传感器“低性能空间区域”的语义信息。虽然对比文件使用来自多个传感器的测量数据（激光雷达、相机、轮编码器）进行SLAM和导航，但并未公开根据传感器在特定空间区域的性能历史来动态“调整权重因子”的机制。传感器数据被平等或按固定逻辑使用，其作用在于直接感知环境和定位，而非通过权重调整来融合可靠性不同的数据。该特征未被公开。 |
| **I. 响应于确定所述预先确定的时间段已经结束：基于相应的语义信息，针对每个传感器来识别低性能的任何时间；以及在识别的低性能的时间期间，调整应用于来自每个传感器的测量的所述权重因子。**<br>**未公开** | 无直接对应内容。 | 与特征H同理，对比文件缺乏“时间段结束”、“基于语义信息识别低性能时间”以及“在特定时间调整传感器权重因子”的所有相关技术内容。传感器数据的使用不涉及基于时间模式的可靠性加权。该特征未被公开。 |
| **J. 针对每个传感器来识别低性能的任何空间区域包括：确定针对所述传感器所述存储的语义信息指示针对所述机器人设备的特定姿势的不利事件发生的数量是满足还是超过第一事件门限。**<br>**未公开** | 无直接对应内容。 | 该特征是实现特征H的具体方式。由于对比文件未公开特征H所依赖的“存储的语义信息”、“不利事件”、“特定姿势下的事件数量”以及“事件门限”等所有子特征，因此本领域技术人员无法从中确定该具体识别方法。该特征未被公开。 |
| **K. 针对每个传感器来识别低性能的任何时间包括：确定所述存储的语义信息指示在特定时隙期间不利事件发生的数量是满足还是超过第二事件门限。**<br>**未公开** | 无直接对应内容。 | 该特征是实现特征I的具体方式。由于对比文件未公开特征I所依赖的“存储的语义信息”、“时隙”、“不利事件在时隙内的数量”以及“事件门限”等所有子特征，因此本领域技术人员无法从中确定该具体识别方法。该特征未被公开。 |
| **L. 还包括针对每个传感器：获得通过预处理器操作针对所述传感器来输出的经处理的测量；获得所述机器人设备的所述当前估计的位置和方向；以及确定在通过所述经处理的测量来指示的姿势与所述当前估计的位置和方向之间的差异是满足还是超过特定于传感器的门限。**<br>**未公开** | 无直接对应内容。对比文件第[0032]段描述了使用轮编码器和航向传感器确定机器人位置（相当于一种当前估计），并使用相机图像计算到基准标记的距离和方向（向量130）。但这是用于计算标记位姿，而非用于检测传感器不一致性。 | 对比文件虽然公开了“获得机器人设备的当前估计的位置和方向”（特征E），也公开了从传感器（如相机）获得经处理的数据（图像分析得到向量130），但并未公开将**从某一传感器获得的“经处理的测量”所指示的姿势**与**通过其他方式（如SLAM、多传感器融合）得到的“当前估计的位置和方向”** 进行比较，并基于“特定于传感器的门限”来判断是否发生不利事件（传感器不可靠）的机制。在对比文件中，不同传感器的数据被用于协同完成定位和标记识别任务，而非相互校验以检测单个传感器的可靠性。因此，该特征未被公开。 |
| **M. 检测指示所述一个或多个传感器的传感器不可靠性的所述不利事件还包括响应于接收到异常数据测量确定检测到所述不利事件。**<br>**未公开** | 无直接对应内容。 | 对比文件未明确提及“异常数据测量”的概念，也未将其作为一种触发“不利事件”（传感器不可靠性）检测的条件。虽然在实际传感器使用中可能存在异常数据，但对比文件的文本并未将其纳入技术方案或作为特定检测步骤。该特征未被公开。 |
| **N. 与语义信息提取相关联的所述预先确定的时间段是在时间服务器上配置的，所述时间服务器维持针对所述预先确定的时间段的时隙的设置。**<br>**未公开** | 无直接对应内容。 | 对比文件全文未提及“时间服务器”的概念，也没有任何关于在服务器上配置时间段和时隙的技术内容。所有导航和建图相关的控制和处理似乎都在机器人本地完成。该特征未被公开。 |
| **O. 识别所述机器人设备的所述当前估计的位置和方向包括：获得来自所述机器人设备上的定位操作的输出，所述定位操作是作为同时定位和测绘(SLAM)过程的一部分来执行的。**<br>**直接公开** | 说明书第[0030]段：“Using one or more robots 18, a map of the warehouse 10 must be created and the location of various fiducial markers dispersed throughout the warehouse must be determined. To do this, one of the robots 18 navigates the warehouse and builds a map 10a, FIG. 4, utilizing its laser-radar 22 and simultaneous localization and mapping (SLAM)...” | 对比文件明确、直接地公开了机器人使用SLAM过程来创建地图并确定位置（定位）。SLAM过程的核心输出之一就是机器人的当前位置和方向（定位结果）。因此，“识别机器人设备的当前估计的位置和方向包括：获得来自机器人设备上的定位操作的输出，所述定位操作是作为SLAM过程的一部分来执行的”这一技术特征被对比文件直接公开，且其在对比文件中的作用（为导航提供位置基准）与在目标专利中的作用（为记录语义信息提供位置基准）在此具体步骤层面是相同的。 |
| **P. 所述机器人设备是地面运载工具，并且所述机器人设备的所述一个或多个传感器包括：至少一个图像传感器、至少一个惯性测量单元(IMU)传感器和至少一个运动反馈传感器。**<br>**隐含公开** | 说明书第[0021]段：“A typical robot 18, shown in FIG. 2, includes an autonomous wheeled base 20 having a laser-radar 22... and a camera 26.”；第[0032]段：“By the use of wheel encoders and heading sensors...”。激光雷达可视为一种特殊的图像/深度传感器；航向传感器（heading sensors）通常包含或等效于IMU（提供方向、角速度等信息）；轮编码器（wheel encoders）是典型的运动反馈传感器。 | 对比文件明确公开了机器人是具有轮子的自主底座（wheeled base），即地面运载工具。同时，其记载的传感器集合：激光雷达（Laser-radar 22，一种主动式图像/测距传感器）、相机（camera 26，一种被动式图像传感器）、轮编码器（wheel encoders，运动反馈传感器）和航向传感器（heading sensors，其功能通常由IMU实现，用于测量方向、角速度等惯性数据），恰好覆盖了目标专利特征P中限定的三种传感器类型。虽然名称不完全相同，但本领域技术人员能够确定激光雷达和相机属于“图像传感器”范畴，航向传感器具备“IMU传感器”的功能，轮编码器属于“运动反馈传感器”。这些传感器在对比文件中的作用同样是用于机器人的定位、导航和环境感知，与目标专利中传感器的作用一致。因此，该特征被隐含公开。 |
| **Q. 针对所述一个或多个传感器存储的所述语义信息是以数据结构表示的，所述数据结构提供在所述预先确定的时间段的每个时隙期间，针对所述机器人设备的每个姿势的不利事件发生的数量。**<br>**隐含公开** | 说明书第[0034]-[0036]段及图6描述了“fiducial to pose lookup table 300”，该表是一个数据结构，为每个基准标记（fiducial identification）存储其位姿（pose）。 | 对比文件公开了使用“查找表（lookup table）”这一数据结构来存储信息（基准标记ID及其对应的位姿）。虽然该数据结构存储的内容（空间标记的位姿）与目标专利的语义信息（传感器性能事件的数量）不同，但“以数据结构表示信息”这一上位技术手段本身已被公开。对于本领域技术人员而言，使用表格、数组等数据结构来存储和检索按特定维度（如时间、位置）索引的数据，是一种公知常识。因此，从对比文件公开的“使用数据结构存储位姿信息”可以确定，其公开了“以数据结构表示信息”这一技术特征。然而，由于对比文件数据结构存储的具体内容、索引维度（无时隙、姿势与事件数量的映射）与目标专利权利要求Q所限定的具体内容不同，该具体内容未被公开。但基于权利要求Q的文字描述，其核心限定在于“以数据结构表示”，具体存储内容是功能性的描述。在判断新颖性时，通常认为对比文件隐含公开了“使用数据结构”这一手段。 |
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