CN111708356B - 一种起重机自动规划路径系统与方法 - Google Patents

一种起重机自动规划路径系统与方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111708356B
CN111708356B CN201910191495.3A CN201910191495A CN111708356B CN 111708356 B CN111708356 B CN 111708356B CN 201910191495 A CN201910191495 A CN 201910191495A CN 111708356 B CN111708356 B CN 111708356B
Authority
CN
China
Prior art keywords
crane
path
obstacle
lifting hook
personal computer
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.)
Active
Application number
CN201910191495.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111708356A (zh
Inventor
许彩云
周永升
郭艳花
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.)
Zhoukou Normal University
Original Assignee
Zhoukou Normal 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 Zhoukou Normal University filed Critical Zhoukou Normal University
Priority to CN201910191495.3A priority Critical patent/CN111708356B/zh
Publication of CN111708356A publication Critical patent/CN111708356A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111708356B publication Critical patent/CN111708356B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

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
    • G05D1/0238—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using obstacle or wall sensors
    • G05D1/024—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using obstacle or wall sensors in combination with a laser
    • 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
    • G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
    • G05D1/0246—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using a video camera in combination with image processing means
    • G05D1/0251—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using a video camera in combination with image processing means extracting 3D information from a plurality of images taken from different locations, e.g. stereo vision
    • 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
    • G05D1/0276—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P70/00—Climate change mitigation technologies in the production process for final industrial or consumer products
    • Y02P70/10—Greenhouse gas [GHG] capture, material saving, heat recovery or other energy efficient measures, e.g. motor control, characterised by manufacturing processes, e.g. for rolling metal or metal working

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Control And Safety Of Cranes (AREA)

Abstract

本发明公开了一种起重机自动规划路径系统与方法，包括桥式起重机和门式起重机以及安装在起重机上的伺服电机、带有防摇功能的变频器、编码器、PLC、工控机、激光位移传感器、工业相机。其中工控机中开发有一套自动规划路径系统，该系统根据工业相机提供的现场环境，采用蚁群算法与动态粒子群算法相结合即ACO_DPSO算法进行路径规划。本发明能够对动态环境进行路径规划，避免大小车频繁制动，具有防摆功能且定位精度高，提高起重机吊装的安全性和可靠性，实现起重机的自动避障运行。

Description

一种起重机自动规划路径系统与方法
技术领域
本发明涉及起重机吊运领域，具体涉及一种起重机自动规划路径系统与方法。
背景技术
现如今的大型工程建设中，桥门式起重机吊装、搬运重物，运送至目标位置的整个过程大都是由人工操控，其过程依赖操作人员经验，一旦操作人员操作不当则极易导致事故发生。在金属冶炼、化工、建筑工地、危险矿场或核电厂等危险度高或者辐射性强的作业场所，作业环境不仅存在危险，还可能对作业人员的身体健康造成影响。要实现起重机的无人化，路径规划是系统的核心部分之一，随着起重机无人化的不断发展，路径规划算法逐渐被引入到起重机控制系统中。
发明内容
为了实现起重机的无人化操作，结合桥门式起重机自身的特点，本发明提供了一种起重机自动规划路径系统与方法，该发明通过以下技术方案实现：
一种起重机自动规划路径系统与方法，包括桥式起重机和门式起重机以及安装在起重机上的伺服电机、带有防摇功能的变频器、编码器、PLC、工控机、激光位移传感器、工业相机。其中伺服电机用于实现精确定位，带有防摇功能的变频器用于实现吊运过程的防摇摆控制，编码器返回起重机吊钩当前的位置信息，PLC接收路径规划结果并控制起重机的运行，工控机中开发有一套自动规划路径系统，激光位移传感器安装在吊钩四周用于检测吊钩与障碍物之间的距离，工业相机采集现场环境信息并传送给工控机。
所述工控机中开发有一套自动规划路径系统，该系统采用蚁群算法与动态粒子群算法相结合即ACO_DPSO算法，其步骤如下：
步骤1：根据工业相机采集的现场环境信息，采用栅格法对获取的环境信息进行处理，把三维空间信息转换为二维的栅格环境模型，在栅格图中，用白色代表自由栅格，表明该区域内没有障碍物，用黑色代表障碍栅格，表面该区域中有障碍物。将吊装物体外接圆的最大半径加0.5m设置为安全距离，根据安全距离的大小对栅格进行膨化，根据桥门式起重机自身结构和运行系统的特点，将替补栅格由原来的8个变为4个，使起重机按直线路径运行。
步骤2：将路径拐点数与路径长度的乘积作为目标函数f，首先蚂蚁按照蚁群算法对先验的环境信息优化得到初步全局的避障路径并将此全局路径作为下一步搜索的基础，起重机沿着初步全局路径运行，激光位移传感器实时获取局部动态障碍物环境信息。根据编码器返回的起重机吊钩当前位置以及激光位移传感器探测到的障碍物相对吊钩的位置在一个周期内的变化情况，判断障碍物为静止的还是运动的以及运动过程中与吊钩的干涉情况。若障碍物为静止的或运动过程中不会发生干涉，则起重机按原路径运行，若运动中两者会发生交叉碰撞，则起重机在当前位置停留一段时间进行避障，若两者不可避免的会发生正面碰撞，则吊钩升起一定高度进行避障，否则吊钩应局部重新规划一条新的路径。
步骤3：若需要局部重新规划新的路径，则首先让蚂蚁具有粒子的特性，初始化学习因子、惯性权重产生大量的路径，从中选择比较优的路径，使这些路径上留下信息素，将m只蚂蚁放置在n个节点上，同时初始化敏感粒子位置。
步骤4：根据当前位置计算适应度值，即目标函数f的值，设置当前适应值为个体极值并找出全局极值。同时计算敏感粒子适应度值of。将各蚂蚁初始点置于当前解集中。
步骤5：当环境改变，即of变化超过阈值时，按一定比例重新初始化，对蚂蚁进行交叉变异操作，根据当前位置计算f，有更好的目标函数则接受，否则就拒绝。计算各蚂蚁的路径lm，记录当前的最好解，按更新方程更新轨迹信息素强度。
本发明的有益效果：本发明首先给出了一套具有精确定位和防摇摆功能的硬件系统，其次由工业相机提供现场环境，基于蚁群算法与动态粒子群算法相结合开发一套符合起重机自身特点的路径规划系统，规划出的路径不含斜线、拐点少且路径短，不仅适用于静态环境自动避障，还适用于动态环境自动避障。
附图说明
图1为本发明的实现流程图。
具体实施方式
下面对本发明的具体实施过程作以下进一步的说明：
一种起重机自动规划路径系统与方法，包括桥式起重机和门式起重机以及安装在起重机上的伺服电机、带有防摇功能的变频器、编码器、PLC、工控机、激光位移传感器、工业相机。其中伺服电机用于实现精确定位，带有防摇功能的变频器用于实现吊运过程的防摇摆控制，编码器返回起重机吊钩当前的位置信息，PLC接收路径规划结果并控制起重机的运行，工控机中开发有一套自动规划路径系统，激光位移传感器安装在吊钩四周用于检测吊钩与障碍物之间的距离，工业相机采集现场环境信息并传送给工控机。
所述工控机中开发有一套自动规划路径系统，该系统采用蚁群算法与动态粒子群算法相结合即ACO_DPSO算法，其步骤如下：
步骤1：根据工业相机采集的现场环境信息，采用栅格法对获取的环境信息进行处理，把三维空间信息转换为二维的栅格环境模型，在栅格图中，用白色代表自由栅格，表明该区域内没有障碍物，用黑色代表障碍栅格，表面该区域中有障碍物。将吊装物体外接圆的最大半径加0.5m设置为安全距离L≥R+0.5，根据安全距离的大小对栅格进行膨化，根据桥门式起重机自身结构和运行系统的特点，将替补栅格由原来的8个变为4个，使起重机按直线路径运行。
步骤2：将路径拐点数g与路径长度c的乘积作为目标函数f＝g×c，首先蚂蚁按照蚁群算法对先验的环境信息优化得到初步全局的避障路径并将此全局路径作为下一步搜索的基础，起重机沿着初步全局路径运行，激光位移传感器实时获取局部动态障碍物环境信息。根据编码器返回的起重机吊钩当前位置以及激光位移传感器探测到的障碍物相对吊钩的位置在一个周期内的变化情况，判断障碍物为静止的还是运动的以及运动过程中与吊钩的干涉情况。若障碍物为静止的或运动过程中不会发生干涉，则起重机按原路径运行，若运动中两者会发生交叉碰撞，则起重机在当前位置停留一段时间进行避障，若两者不可避免的会发生正面碰撞，则吊钩升起一定高度进行避障，否则吊钩应局部重新规划一条新的路径。
步骤3：若需要局部重新规划新的路径，则首先让蚂蚁具有粒子的特性，初始化学习因子、惯性权重产生大量的路径，从中选择比较优的路径，使这些路径上留下信息素，将m只蚂蚁放置在n个节点上，同时初始化敏感粒子位置。
步骤4：根据当前位置计算适应度值，即目标函数f的值，设置当前适应值为个体极值ptbest，当前位置为个体极值位置pcbest，根据各个粒子的个体极值ptbest，找出全局极值gtbest和全局极值位置gcbest。同时计算敏感粒子适应度值of。将各蚂蚁初始点置于当前解集中，对每只蚂蚁k(k＝1，2，3，…，m)按照一定概率移至下一顶点j，将顶点j置于当前解集。
步骤5：当环境改变，即敏感粒子适应度值of变化超过阈值时，按一定比例重新初始化，对蚂蚁进行交叉变异操作，第k只蚂蚁路径lo(j)与gcbest交叉得到lo′(j)，lo′(j)与pcbest交叉得到lo″(j)，lo″(j)以一定概率变异到l1(j)，根据当前位置计算f，有新的目标函数变好，接受新值；否则就拒绝，第j个粒子路径lo″(j)仍为lo(j)，重新找到各只蚂蚁的个体极值ptbest和极值位置pcbest，找出全局极值gtbest和全局极值位置gcbest。计算各蚂蚁的路径lm，记录当前的最好解，按更新方程更新轨迹信息素强度，直至满足终止条件，输出最好路径。
本发明能够对静态环境和动态环境进行路径规划，避免大小车频繁制动，具有防摆功能且定位精度高，提高起重机吊装的安全性和可靠性，实现起重机的自动避障运行。
本发明方案所公开的技术手段不仅限于上述实施方式所公开的技术手段，还包括由以上技术特征任意组合所组成的技术方案。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

Claims (1)

1.一种起重机自动规划路径系统，其特征在于：包括桥式起重机和门式起重机以及安装在起重机上的伺服电机、带有防摇功能的变频器、编码器、PLC、工控机、激光位移传感器、工业相机；其中伺服电机用于实现精确定位，带有防摇功能的变频器用于实现吊运过程的防摇摆控制，编码器返回起重机吊钩当前的位置信息，PLC接收路径规划结果并控制起重机的运行，工控机中开发有一套自动规划路径系统，激光位移传感器安装在吊钩四周用于检测吊钩与障碍物之间的距离，工业相机采集现场环境信息并传送给工控机；
所述工控机中开发有一套自动规划路径系统，该系统采用蚁群算法与动态粒子群算法相结合即ACO_DPSO算法，其步骤如下：
步骤1：根据工业相机采集的现场环境信息，采用栅格法对获取的环境信息进行处理，把三维空间信息转换为二维的栅格环境模型，将吊装物体外接圆的最大半径加0.5m设置为安全距离，根据安全距离的大小对栅格进行膨化，根据桥门式起重机自身结构和运行系统的特点，将替补栅格由原来的8个变为4个，使起重机按直线路径运行；
步骤2：将路径拐点数与路径长度的乘积作为目标函数f，首先蚂蚁按照蚁群算法对先验的环境信息优化得到初步全局的避障路径并将此全局路径作为下一步搜索的基础，起重机沿着初步全局路径运行，激光位移传感器实时获取局部动态障碍物环境信息；根据编码器返回的起重机吊钩当前位置以及激光位移传感器探测到的障碍物相对吊钩的位置在一个周期内的变化情况，判断障碍物为静止的还是运动的以及运动过程中与吊钩的干涉情况；若障碍物为静止的或运动过程中不会发生干涉，则起重机按原路径运行，若运动中两者会发生交叉碰撞，则起重机在当前位置停留一段时间进行避障，若两者不可避免的会发生正面碰撞，则吊钩升起一定高度进行避障，否则吊钩应局部重新规划一条新的路径；
步骤3：若需要局部重新规划新的路径，则首先让蚂蚁具有粒子的特性，初始化学习因子、惯性权重产生大量的路径，从中选择比较优的路径，使这些路径上留下信息素，将m只蚂蚁放置在n个节点上，同时初始化敏感粒子位置；
步骤4：根据当前位置计算适应度值，即目标函数f的值，设置当前适应值为个体极值并找出全局极值；同时计算敏感粒子适应度值of；将各蚂蚁初始点置于当前解集中；
步骤5：当环境改变，即of变化超过阈值时，按一定比例重新初始化，对蚂蚁进行交叉变异操作，根据当前位置计算f，有更好的目标函数则接受，否则就拒绝；计算各蚂蚁的路径lm，记录当前的最好解，按更新方程更新轨迹信息素强度。
CN201910191495.3A 2019-03-02 2019-03-02 一种起重机自动规划路径系统与方法 Active CN111708356B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910191495.3A CN111708356B (zh) 2019-03-02 2019-03-02 一种起重机自动规划路径系统与方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910191495.3A CN111708356B (zh) 2019-03-02 2019-03-02 一种起重机自动规划路径系统与方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111708356A CN111708356A (zh) 2020-09-25
CN111708356B true CN111708356B (zh) 2022-08-09

Family

ID=72536093

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910191495.3A Active CN111708356B (zh) 2019-03-02 2019-03-02 一种起重机自动规划路径系统与方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111708356B (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113031621B (zh) * 2021-03-19 2022-06-07 山东大学 一种桥式起重机安全避障路径规划方法及系统
CN113848888B (zh) * 2021-09-08 2023-09-15 广州杰赛科技股份有限公司 一种agv叉车路径规划方法、装置、设备及存储介质

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103241654A (zh) * 2013-04-03 2013-08-14 大连理工大学 一种桥式起重机智能运行控制系统
CN104129715A (zh) * 2014-07-18 2014-11-05 天津理工大学 基于激光测距与条码定位技术的桥式起重机定位系统
CN105883623A (zh) * 2016-06-13 2016-08-24 河南卫华机械工程研究院有限公司 一种自动规划起重机运行路线控制方法与系统
CN108241375A (zh) * 2018-02-05 2018-07-03 景德镇陶瓷大学 一种自适应蚁群算法在移动机器人路径规划中的应用方法
CN108706469A (zh) * 2018-06-11 2018-10-26 武汉理工大学 基于毫米波雷达的起重机智能防撞系统
CN109279511A (zh) * 2018-11-26 2019-01-29 中联重科股份有限公司 起重机吊装控制方法及系统
CN109282815A (zh) * 2018-09-13 2019-01-29 天津西青区瑞博生物科技有限公司 一种动态环境下基于蚁群算法的移动机器人路径规划方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107487717B (zh) * 2017-07-31 2019-05-24 武汉理工大学 基于模糊pid控制的起重机智能防摇控制系统及方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103241654A (zh) * 2013-04-03 2013-08-14 大连理工大学 一种桥式起重机智能运行控制系统
CN104129715A (zh) * 2014-07-18 2014-11-05 天津理工大学 基于激光测距与条码定位技术的桥式起重机定位系统
CN105883623A (zh) * 2016-06-13 2016-08-24 河南卫华机械工程研究院有限公司 一种自动规划起重机运行路线控制方法与系统
CN108241375A (zh) * 2018-02-05 2018-07-03 景德镇陶瓷大学 一种自适应蚁群算法在移动机器人路径规划中的应用方法
CN108706469A (zh) * 2018-06-11 2018-10-26 武汉理工大学 基于毫米波雷达的起重机智能防撞系统
CN109282815A (zh) * 2018-09-13 2019-01-29 天津西青区瑞博生物科技有限公司 一种动态环境下基于蚁群算法的移动机器人路径规划方法
CN109279511A (zh) * 2018-11-26 2019-01-29 中联重科股份有限公司 起重机吊装控制方法及系统

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
伺服驱动器消除干扰的方法研究;王明霞;《电脑知识与技术》;20180531;第14卷(第13期);全文 *
桥式起重机吊装系统路径规划研究;李小瑾;《中国优秀硕士学位论文全文数据库（工程科技Ⅱ辑）》;20180115(第1期);全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN111708356A (zh) 2020-09-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP2020097488A (ja) 重機械の自律動作システムおよび方法
CN111708356B (zh) 一种起重机自动规划路径系统与方法
CN111634636B (zh) 一种斗轮机的全自动取料控制系统
CN113415728B (zh) 一种塔机吊运路径自动规划方法及系统
CN117970925A (zh) 机器人实时避障与动态路径规划方法及系统
JP2020160603A (ja) 経路決定装置、ロボット及び経路決定方法
Lampinen et al. Autonomous robotic rock breaking using a real‐time 3D visual perception system
Beinschob et al. Advances in 3d data acquisition, mapping and localization in modern large-scale warehouses
Yang et al. A random chemical reaction optimization algorithm based on dual containers strategy for multi‐rotor UAV path planning in transmission line inspection
CN105204511B (zh) 一种物体自主移动的决策方法
Sun A real-time collision-free path planning of a rust removal robot using an improved neural network
CN116477505A (zh) 一种基于深度学习的塔机实时路径规划系统及方法
CN116866520B (zh) 一种基于ai的单轨吊安全运行实时监控管理系统
CN114348678A (zh) 物料转运自动驾驶行车的控制方法、装置及电子设备
Xiao et al. Autonomous inspection and construction of civil infrastructure using robots
Beinschob et al. Strategies for 3D data acquisition and mapping in large-scale modern warehouses
CN115609595B (zh) 一种机械臂的轨迹规划方法、装置、设备及可读存储介质
CN115271269B (zh) 一种基于bim的大型预制构件吊装安全管控方法
Aalerud et al. Industrial Environment Mapping Using Distributed Static 3D Sensor Nodes
CN105776042B (zh) 一种船坞平台上的起重机防撞监测方法
CN112363498B (zh) 一种基于激光雷达的水下机器人智能运动控制方法
CN117058211A (zh) 基于激光定位的抓斗防摇碰撞策略控制方法和系统
Andonovski et al. Towards a Development of Robotics Tower Crane System
CN118037964B (zh) 基于bim的风电设备运输虚拟模型生成方法及装置
CN118083813B (zh) 一种基于吊车的安全距离报警系统

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
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant