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龍圖騰網獲悉合肥工業大學申請的專利基于動態場景結構膨脹感知的路徑規劃算法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116009527B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211066028.6，技術領域涉及：G05D1/43；該發明授權基于動態場景結構膨脹感知的路徑規劃算法是由金兢;俞晨輝;廖志偉;趙玲娜設計研發完成，并于2022-09-01向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于動態場景結構膨脹感知的路徑規劃算法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于動態場景結構膨脹感知的路徑規劃算法。首先，通過柵格地圖的稀疏拓撲結構圖使隨機樹的擴展更具方向性，采用改進的雙向快速搜索隨機樹算法得到初始路徑，減少移動機器人的尋路時間。其次，根據動態障礙物的大小和數量、靜態障礙物之間的最短距離和地圖的大小，通過自適應算子建立機器人的膨脹模型，讓其在動態的場景下預碰撞到移動的障礙物。最后，基于隨機采樣算法得到的規劃路徑特點，構建移動機器人的運動模型。本發明大大縮短路徑規劃的時間，有效的解決了室內環境下機器人路徑規劃時間長以及狹長空間無法快速進行路徑規劃的問題。具有很強的實時性和靈活性，可以在動態的場景中有效的進行避障導航。

本發明授權基于動態場景結構膨脹感知的路徑規劃算法在權利要求書中公布了：1.一種基于動態場景結構膨脹感知的路徑規劃算法，其特征在于：具體包括如下步驟： 1根據實際場景建立柵格地圖； 2利用Harris角點檢測算法得到輪廓骨架中的特征點，并通過自適應閾值消除冗余的特征點，保留下來的特征點成為稀疏拓撲節點； 3通過稀疏拓撲節點構建稀疏化拓撲結構圖，并通過雙向快速搜索隨機樹算法對拓撲結構圖計算出初始路徑； 4設定移動機器人自適應膨脹模型和運動模型使其在動態場景中進行移動仿真并進行障礙物提前感知； 5未感知到動態障礙物時，移動機器人繼續按照步驟3中的規劃路徑進行移動； 6在感知到動態障礙物時，移動機器人進行路徑重規劃，其起點為當前節點，終點為當前節點向后探索W個節點，如果是由稀疏化拓撲結構圖構成的路徑，則為W個稀疏拓撲節點； 7在進行路徑重規劃時根據步驟6的起止點并采用最優雙向快速搜索隨機樹法，快速規劃出新的路徑； 8把新的路徑與原先的路徑進行融合，移動機器人在融合后的路徑上繼續移動同時重復進行步驟7； 步驟4所述的設定移動機器人自適應膨脹模型和運動模型使其在動態場景中進行移動仿真并進行障礙物提前感知，具體如下： 首先采用自適應膨脹半徑在物體周圍進行膨脹感知以提前預知障礙物，在感知到障礙物后，立即進行路徑重規劃，具體公式如下： 其中k為自適應參數，動態調整膨脹半徑，lmin為靜態障礙物之間的最短距離、q為動態障礙物之間的數量，s為動態障礙物的面積，R表示自適應膨脹半徑，argmin是一個數學函數，表示使目標函數fx取最小值時的變量值； 然后設定移動機器人運動模型，提出如下公式： Xpos＝nodecurrent.x+nodenext.x-nodecurrent.xk Ypos＝nodecurrent.y+nodenext.y-nodecurrent.yk 其中nodecurrent代表當前節點的位置，nodenext代表規劃路徑相鄰的下一個節點的位置，Xpos和Ypos包含機器人運動模型中的位置信息以及方向信息，x和y是機器人的坐標值，k值自適應調整移動機器人的速度，k值越大其移動速度越慢，k值越小其移動速度越快；在節點較為密集的地方，節點構成的路徑平滑性較差，具體體現為移動速度較慢，同時在節點稀疏的地方，節點構成的路徑的平滑性較好，具體體現為移動速度較快。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人合肥工業大學，其通訊地址為：230009 安徽省合肥市蜀山區丹霞路485號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。