CN110673610A - 一种基于ros的工厂agv路径规划方法 - Google Patents

一种基于ros的工厂agv路径规划方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110673610A
CN110673610A CN201910966527.2A CN201910966527A CN110673610A CN 110673610 A CN110673610 A CN 110673610A CN 201910966527 A CN201910966527 A CN 201910966527A CN 110673610 A CN110673610 A CN 110673610A
Authority
CN
China
Prior art keywords
agv
control module
grid
path
target position
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201910966527.2A
Other languages
English (en)
Inventor
李天童
宁平凡
牛萍娟
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Tianjin Polytechnic University
Original Assignee
Tianjin Polytechnic University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Tianjin Polytechnic University filed Critical Tianjin Polytechnic University
Priority to CN201910966527.2A priority Critical patent/CN110673610A/zh
Publication of CN110673610A publication Critical patent/CN110673610A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
    • G05D1/0242—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using non-visible light signals, e.g. IR or UV signals
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
    • G05D1/0214—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory in accordance with safety or protection criteria, e.g. avoiding hazardous areas
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
    • G05D1/0221—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory involving a learning process
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
    • G05D1/0223—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory involving speed control of the vehicle
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0257—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using a radar

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于ROS的工厂AGV路径规划方法。所述工厂AGV小车包括驱动底盘、支撑外壳、导航控制模块及电源模块。其中驱动底盘包含有电机控制模块、舵机、里程计和导向支撑车轮组；导航控制模块包括装载ROS系统的Raspberry Pi处理器、三轴陀螺仪加速器和红外激光雷达。所述路径规划方法包括：AGV小车通过红外传感器获取环境信息建立栅格导航地图，设置AGV小车行驶目标位置点，导航控制模块根据建立的导航地图进行路径规划，控制模块采用实时更新方式躲避突然出现的动态障碍物。

Description

一种基于ROS的工厂AGV路径规划方法
技术领域
本发明涉及一种工厂AGV的路径规划方法，具体涉及一种基于ROS的工厂AGV路径规划方法。
背景技术
现代科技发展迅速，人力劳动逐渐被自动化机械所代替，随着我国科技水平的提升，传统加工制造工厂逐渐向着智能化和无人化发展，工厂内原料和成品的运输工程从人力搬运变为助力车，再从助力车发展到现在的AGV智能运输车。AGV智能车的应用将大大提高制造工厂的工作效率，也能满足工厂柔性加工制造的需求。制造工厂的工作环境越复杂，对工厂内的安全要求也就越高，尤其是新兴的智能无人工厂，发生安全事故的后果是不可想象的。在这种复杂的工作环境中，AGV小车的路径规划问题需要考虑AGV的实际大小和尺寸，生成路径的安全性要求比路径最短更重要。
现有的路径规划技术在满足路径距离最短方面相当出色，可以保证所规划的路径在总距离上最短，耗时最少；但是在路径的安全性方面却不能保证，规划的路径可能会与工厂中的大型设备发生碰撞，造成经济损失。本发明设计的路径规划方法，在保证路径最短的基础上进一步优化路径的安全性，从而可以规划出一条既保证最短又能保证安全的路径。
发明内容
本发明目的是针对现有技术存在的缺陷提供了一种基于ROS的工厂AGV路径规划方法，使得工厂AGV能够平缓行驶到地图上设定的目标位置，并保证路径最短且路径最安全，不会发生碰撞危险。
为达到以上目的，本发明采用的技术方案为：
一种基于ROS的工厂AGV路径规划方法，其特征在于，所述工厂AGV小车包括移动驱动底盘，支撑外壳，导航控制模块及电源模块。其中移动驱动底盘包含移动车轮组(1)、电机控制模块(2)、舵机及里程计；导航控制模块包含Raspberry Pi处理器及红外激光雷达。所述导航控制模块通过USB接口与驱动底盘连接。所述路径规划方法包括基于红外激光雷达建立栅格导航地图，利用改进遗传算法进行AGV小车的路径规划。
上述所述的移动车轮组(1)由两个驱动轮和两个从动轮组成，驱动底盘为矩形形状，两个驱动轮对称分布于底盘两侧前部，从动轮对称分布于底盘两侧后部。
上述所述电机控制模块(2)包含陀螺仪3Axis，加速度计3Axis，磁力计3Axis及两个电机控制芯片。
上述所述的一种基于ROS的工厂AGV路径规划方法，包含以下步骤：
(1)系统初始化配置。
(2)根据红外激光雷达构建栅格地图
(3)导航控制模块根据步骤(2)中构建的地图采用定位算法确定AGV所处在地图上的位置
(4)在步骤(2)中构建的地图上设定AGV行驶目标位置
(5)判断步骤(4)中的目标位置是否可到达
(6)当目标位置可到达时，系统根据路径规划算法规划出一条最短最安全的路径供AGV 行驶至目标位置
(7)当目标位置不可到达时，重复步骤(4)到步骤(6)的方法，知道目标位置可到达
(8)导航控制模块控制AGV沿着步骤(6)规划的路径行驶
(9)系统更新导航地图上的动态障碍物位置
(10)系统更新步骤(4)设置的目标位置是否改变
(11)重复步骤(5)到步骤(8)直到AGV小车行驶到达设定的目标位置停止上述所述步骤(6)所述的路径规划算法的具体步骤是：
(1)在栅格地图上利用Dijkstra路径规划算法，规划出一条最短的初始路径
(2)在栅格地图的基础上，计算每个栅格的碰撞概率，被障碍物占据的栅格碰撞概率置为1，碰撞概率计算公式如下：
式中：P(x，y)为栅格(x，y)碰撞概率；d(Ni)为不同位姿状态下AGV中心占据栅格Ni到机床边缘集合{O}的距离；min(d(Ni))为AGV中心占据栅格到机床所有边缘栅格距离集的最小值。
(3)以全局碰撞概率最小为优化目标，采用遗传算法对步骤(1)中的初始路径进行优化
(4)将步骤(3)优化后的路径返回给导航控制模1块
附图说明
图1是本发明中基于ROS的工厂AGV硬件结构框图；
图2是本发明基于ROS的工厂AGV路径规划系统的流程框图；
图3是本发明中路径规划算法的算法流程图。
具体实施方式
下面结合本发明实施例中的附图，对本发明的具体实施方式做进一步说明。
如图1所示为本发明基于ROS的工厂AGV小车的硬件框图。包括移动驱动底盘，支撑外壳，导航控制模块及电源模块。其中移动驱动底盘包含移动车轮组(1)、电机控制模块(2)、舵机及里程计；导航控制模块包含Raspberry Pi处理器及红外激光雷达。所述导航控制模块通过USB接口与驱动底盘连接。所述路径规划方法包括基于红外激光雷达建立栅格导航地图，利用改进遗传算法进行AGV小车的路径规划。移动车轮组(1)由两个驱动轮和两个从动轮组成，驱动底盘为矩形形状，两个驱动轮对称分布于底盘两侧前部，从动轮对称分布于底盘两侧后部。电机控制模块(2)包含陀螺仪3Axis，加速度计3Axis，磁力计3Axis及两个电机控制芯片。
本发明基于ROS的工厂AGV路径规划方法系统框图如图2所示，包含以下步骤：
(1)系统初始化配置。
(2)根据红外激光雷达构建栅格地图
(3)导航控制模块根据步骤(2)中构建的地图采用定位算法确定AGV所处在地图上的位置
(4)在步骤(2)中构建的地图上设定AGV行驶目标位置
(5)判断步骤(4)中的目标位置是否可到达
(6)当目标位置可到达时，系统根据路径规划算法规划出一条最短最安全的路径供AGV 行驶至目标位置
(7)当目标位置不可到达时，重复步骤(4)到步骤(6)的方法，知道目标位置可到达
(8)导航控制模块控制AGV沿着步骤(6)规划的路径行驶
(9)系统更新导航地图上的动态障碍物位置
(10)系统更新步骤(4)设置的目标位置是否改变
(11)重复步骤(5)到步骤(8)直到AGV小车行驶到达设定的目标位置停止上述所述步骤(6)所述的路径规划算法的程序框图如图3所示，具体步骤是：
(1)在栅格地图上利用Dijkstra路径规划算法，规划出一条最短的初始路径
(2)在栅格地图的基础上，计算每个栅格的碰撞概率，被障碍物占据的栅格碰撞概率置为1，碰撞概率计算公式如下：
Figure BSA0000192036060000041
式中：P(x，y)为栅格(x，y)碰撞概率；d(Ni)为不同位姿状态下AGV中心占据栅格Ni到机床边缘集合{O}的距离；min(d(Ni))为AGV中心占据栅格到机床所有边缘栅格距离集的最小值。
(3)以全局碰撞概率最小为优化目标，采用遗传算法对步骤(1)中的初始路径进行优化
(4)将步骤(3)优化后的路径返回给导航控制模块。

Claims (5)

1.一种基于ROS的工厂AGV路径规划方法，其特征在于，所述工厂AGV小车包括移动驱动底盘，支撑外壳，导航控制模块及电源模块。其中移动驱动底盘包含移动车轮组(1)、电机控制模块(2)、舵机及里程计；导航控制模块包含Raspberry Pi处理器、三轴陀螺仪加速器及红外激光雷达。所述导航控制模块通过USB接口与驱动底盘连接。所述路径规划方法包括基于红外激光雷达建立栅格导航地图，利用改进遗传算法进行AGV小车的路径规划。
2.根据权利要求1所述的一种基于ROS的工厂AGV，其特征在于，所述的移动车轮组(1)由两个驱动轮和两个从动轮组成，驱动底盘为矩形形状，两个驱动轮对称分布于底盘两侧前部，从动轮对称分布于底盘两侧后部。
3.根据权利要求1所述的一种基于ROS的工厂AGV，其特征在于，所述电机控制模块(2)包含陀螺仪3Axis，加速度计3Axis，磁力计3Axis及两个电机控制芯片。
4.根据权利要求1所述的一种基于ROS的工厂AGV路径规划方法，其特征在于，包含以下步骤：
(1)系统初始化配置。
(2)根据红外激光雷达构建栅格地图
(3)导航控制模块根据步骤(2)中构建的地图采用定位算法确定AGV所处在地图上的位置
(4)在步骤(2)中构建的地图上设定AGV行驶目标位置
(5)判断步骤(4)中的目标位置是否可到达
(6)当目标位置可到达时，系统根据路径规划算法规划出一条最短最安全的路径供AGV行驶至目标位置
(7)当目标位置不可到达时，重复步骤(4)到步骤(6)的方法，知道目标位置可到达
(8)导航控制模块控制AGV沿着步骤(6)规划的路径行驶
(9)系统更新导航地图上的动态障碍物位置
(10)系统更新步骤(4)设置的目标位置是否改变
(11)重复步骤(5)到步骤(8)直到AGV小车行驶到达设定的目标位置停止。
5.根据权利要求4所述的一种基于ROS的工厂AGV路径规划方法，其特征在于，步骤(6)所述的路径规划算法的具体步骤为：
(1)在栅格地图上利用Dijkstra路径规划算法，规划出一条最短的初始路径
(2)在栅格地图的基础上，计算每个栅格的碰撞概率，被障碍物占据的栅格碰撞概率置为1，碰撞概率计算公式如下：
Figure FSA0000192036050000021
式中：P(x，y)为栅格(x，y)碰撞概率；d(Ni)为不同位姿状态下AGV中心占据栅格Ni到机床边缘集合{O}的距离；min(d(Ni))为AGV中心占据栅格到机床所有边缘栅格距离集的最小值。
(3)以全局碰撞概率最小为优化目标，采用遗传算法对步骤(1)中的初始路径进行优化
(4)将步骤(3)优化后的路径返回给导航控制模块。
CN201910966527.2A 2019-10-11 2019-10-11 一种基于ros的工厂agv路径规划方法 Pending CN110673610A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910966527.2A CN110673610A (zh) 2019-10-11 2019-10-11 一种基于ros的工厂agv路径规划方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910966527.2A CN110673610A (zh) 2019-10-11 2019-10-11 一种基于ros的工厂agv路径规划方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN110673610A true CN110673610A (zh) 2020-01-10

Family

ID=69081743

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910966527.2A Pending CN110673610A (zh) 2019-10-11 2019-10-11 一种基于ros的工厂agv路径规划方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110673610A (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112506186A (zh) * 2020-11-10 2021-03-16 合肥工业大学 一种适用于工厂环境的混合导引agv小车及路径规划方法
CN114237231A (zh) * 2021-11-29 2022-03-25 山东恒创智控科技有限公司 一种机器人防碰撞运动控制方法、系统及计算机
WO2022252220A1 (zh) * 2021-06-01 2022-12-08 山东建筑大学 一种多轴线平板车精准停靠系统及方法

Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090228205A1 (en) * 2008-03-10 2009-09-10 Honeywell International Inc. Method and device for three-dimensional path planning to avoid obstacles using multiple planes
JP2013004021A (ja) * 2011-06-21 2013-01-07 Toyota Motor Corp 衝突危険度判定装置
CN103823466A (zh) * 2013-05-23 2014-05-28 电子科技大学 一种动态环境下移动机器人路径规划方法
CN106842230A (zh) * 2017-01-13 2017-06-13 深圳前海勇艺达机器人有限公司 移动机器人导航方法与系统
CN107450571A (zh) * 2017-09-30 2017-12-08 江西洪都航空工业集团有限责任公司 一种基于ros的agv小车激光导航系统
CN108098796A (zh) * 2018-02-11 2018-06-01 国网福建省电力有限公司宁德供电公司 电力营业厅智能服务机器人装置及控制方法
CN207571576U (zh) * 2017-10-26 2018-07-03 深圳市微觉未来科技有限公司 一种基于激光雷达的智能移动机器人
CN108563230A (zh) * 2018-05-31 2018-09-21 桂林电子科技大学 一种基于激光雷达的路径规划移动机器人
CN108563224A (zh) * 2018-04-04 2018-09-21 河海大学常州校区 一种基于ros的餐饮机器人及其使用方法
CN109358340A (zh) * 2018-08-27 2019-02-19 广州大学 一种基于激光雷达的agv室内地图构建方法及系统
US20190079532A1 (en) * 2013-07-02 2019-03-14 Ubiquity Robotics, Inc. Versatile autonomous mobile platform with 3-d imaging system
CN110009259A (zh) * 2019-04-18 2019-07-12 天津工业大学 一种应用于双向路径下柔性制造车间的多agv调度方法
US20190286145A1 (en) * 2018-03-14 2019-09-19 Omron Adept Technologies, Inc. Method and Apparatus for Dynamic Obstacle Avoidance by Mobile Robots

Patent Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090228205A1 (en) * 2008-03-10 2009-09-10 Honeywell International Inc. Method and device for three-dimensional path planning to avoid obstacles using multiple planes
JP2013004021A (ja) * 2011-06-21 2013-01-07 Toyota Motor Corp 衝突危険度判定装置
CN103823466A (zh) * 2013-05-23 2014-05-28 电子科技大学 一种动态环境下移动机器人路径规划方法
US20190079532A1 (en) * 2013-07-02 2019-03-14 Ubiquity Robotics, Inc. Versatile autonomous mobile platform with 3-d imaging system
CN106842230A (zh) * 2017-01-13 2017-06-13 深圳前海勇艺达机器人有限公司 移动机器人导航方法与系统
CN107450571A (zh) * 2017-09-30 2017-12-08 江西洪都航空工业集团有限责任公司 一种基于ros的agv小车激光导航系统
CN207571576U (zh) * 2017-10-26 2018-07-03 深圳市微觉未来科技有限公司 一种基于激光雷达的智能移动机器人
CN108098796A (zh) * 2018-02-11 2018-06-01 国网福建省电力有限公司宁德供电公司 电力营业厅智能服务机器人装置及控制方法
US20190286145A1 (en) * 2018-03-14 2019-09-19 Omron Adept Technologies, Inc. Method and Apparatus for Dynamic Obstacle Avoidance by Mobile Robots
CN108563224A (zh) * 2018-04-04 2018-09-21 河海大学常州校区 一种基于ros的餐饮机器人及其使用方法
CN108563230A (zh) * 2018-05-31 2018-09-21 桂林电子科技大学 一种基于激光雷达的路径规划移动机器人
CN109358340A (zh) * 2018-08-27 2019-02-19 广州大学 一种基于激光雷达的agv室内地图构建方法及系统
CN110009259A (zh) * 2019-04-18 2019-07-12 天津工业大学 一种应用于双向路径下柔性制造车间的多agv调度方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ROBERT MARTIN C. SANTIAGO,等: "Path Planning for Mobile Robots Using Genetic Algorithm and Probabilistic Roadmap", 《IEEE 》 *
孙波，等: "改进遗传算法在移动机器人路径规划中的应用", 《计算机工程与应用》 *
寿佳鑫，等: "基于ＲＯＳ和激光雷达的室内移动机器人定位和导航系统设计与实现", 《机械与电子》 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112506186A (zh) * 2020-11-10 2021-03-16 合肥工业大学 一种适用于工厂环境的混合导引agv小车及路径规划方法
CN112506186B (zh) * 2020-11-10 2022-03-11 合肥工业大学 一种适用于工厂环境的混合导引agv小车及路径规划方法
WO2022252220A1 (zh) * 2021-06-01 2022-12-08 山东建筑大学 一种多轴线平板车精准停靠系统及方法
CN114237231A (zh) * 2021-11-29 2022-03-25 山东恒创智控科技有限公司 一种机器人防碰撞运动控制方法、系统及计算机

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN113359757B (zh) 一种无人驾驶车辆路径规划与轨迹跟踪方法
Li et al. An optimization-based path planning approach for autonomous vehicles using the DynEFWA-artificial potential field
CN109085820B (zh) 临界条件的自主车辆驾驶系统和方法
CN110673610A (zh) 一种基于ros的工厂agv路径规划方法
CN112378408A (zh) 一种实现轮式移动机器人实时避障的路径规划方法
CN110716558A (zh) 一种基于数字孪生技术的非公开道路用自动驾驶系统
CN110928297B (zh) 基于多目标动态粒子群优化的智能公交车辆路径规划方法
CN108052107A (zh) 一种融合磁条、磁钉和惯导的agv室内外复合导航系统及方法
CN103941737A (zh) 一种复杂环境下拖挂式移动机器人的运动规划与控制方法
WO2007143757A2 (en) Software architecture for high-speed traversal of prescribed routes
US11372414B2 (en) Robotic motion control method and apparatus and robot using the same
Zhuge et al. A novel dynamic obstacle avoidance algorithm based on collision time histogram
CN113467475B (zh) 一种麦克纳姆轮全向移动机器人轨迹跟踪滑模控制方法
CN114296464A (zh) 一种基于二维码导航的agv控制系统及方法
CN112706760B (zh) 一种用于特殊道路场景的无人驾驶泊车路径规划方法
CN113341999A (zh) 一种基于优化d*算法的叉车路径规划方法及装置
CN113625715A (zh) 一种自动化集装箱码头agv的快速轨迹跟踪控制方法
CN116048095A (zh) 应用于多种类型agv的协同调度控制方法
CN114255594B (zh) 一种自主代客泊车运动规划与运动控制方法
Hyla et al. Automated guided vehicles: the survey
CN210494423U (zh) 具有智能导航功能的轮椅
CN113138594B (zh) 自动驾驶方法及装置
CN114216462A (zh) 一种agv自然导航与末端定位的控制系统及方法
CN109029416B (zh) 自动导引运输车自主导航方法及自动导引运输车
CN113485378A (zh) 基于交通规则的移动机器人路径规划方法、系统及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
DD01 Delivery of document by public notice

Addressee: Li Tiantong

Document name: First office action

DD01 Delivery of document by public notice
DD01 Delivery of document by public notice
DD01 Delivery of document by public notice

Addressee: Li Tiantong

Document name: Deemed withdrawal notice

DD01 Delivery of document by public notice

Addressee: Li Tiantong

Document name: Notice of Rectification for Handling the Procedures for Restoring Rights

DD01 Delivery of document by public notice
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20200110

WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication
DD01 Delivery of document by public notice

Addressee: Li Tiantong

Document name: Notice of Approval for Restoration of Rights Request

DD01 Delivery of document by public notice