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本发明提供了一种天车与垛位双感知融合的小方坯跟踪系统及方法，针对炼钢厂小方坯库区井字形堆叠、天车吊运频次高、坯料位置跟踪精度不足、实物流与信息流易脱节的行业痛点，融合天车双维度绝对定位、夹钳状态视觉‑激光融合感知、垛位表层坯料视觉识别三大核心技术，实现小方坯起吊、吊运、堆放全流程的位置跟踪与作业事件精准判断，可精准定位坯料在垛位中的行、列、层信息，彻底解决传统库区依赖人工记录、跟踪精度不足的问题，实现钢坯库的精细化、智能化管理。

本发明提供了一种面向厚板切割工位的切割料宽度自动测量方法及系统，包括：步骤S1：采集厚板切割工位现场原始图像，并将原始图像转化为标准化图像；步骤S2：将标准化图像进行灰度转换与二值化分割处理，得到预处理后的二值图像；步骤S3：对预处理后的二值图像进行轮廓提取处理，并通过双重量化筛选条件剔除干扰轮廓，锁定厚板切割料唯一目标轮廓；步骤S4：基于目标轮廓位置与预设基准线的相对像素距离，通过量化判定公式自动区分厚板切头、切尾两类切割工况；步骤S5：预存双组标定基准参数，针对不同工况匹配对应比例尺，实现像素尺寸到物理毫米尺寸的精准自适应换算，获得厚板切割料宽度。

本发明提供了一种堆取料机无人作业路径规划方法及系统，包括：步骤S1：获取料场三维点云数据，并对获取的料场三维点云数据进行预处理，得到预处理后的料场三维点云数据；步骤S2：根据堆取料机动作规则和起始点坐标遍历下一位置坐标；步骤S3：通过改进A‑Star算法基于预处理后的料场三维点云数据遍历计算当前所有下一位置坐标与终止位置的路径，选择设定评估函数值最小值的点为最优下一位置；并将当前最优下一位置坐标视为当前起始点坐标，重复触发步骤S2至步骤S3，直至到达终止位置。

本发明公开了基于扩散模型的机器人轨迹预测方法及系统，涉及机器人运动预测控制技术领域，首先获取机器人当前状态、环境障碍物信息及任务意图信息，构建包含机器人自身状态、动态障碍物关系及任务语义约束的预测上下文；随后基于所述预测上下文生成轨迹先验锚点，并将轨迹先验锚点映射为低维潜变量作为扩散初始状态；引入任务意图引导分支和风险走廊约束分支，对轨迹进行分层去噪与安全筛选；执行逐步校正与候选轨迹重评分；最后通过实时蒸馏选择器输出满足时效要求的最优轨迹或多候选轨迹集合。本发明轨迹生成方向更明确，任务匹配度更高，减少无效候选轨迹，提高控制器可直接使用的概率。