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龍圖騰網(wǎng)獲悉湖南理工職業(yè)技術(shù)學(xué)院申請的專利復(fù)雜場景環(huán)衛(wèi)機器人避障方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120386360B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510873636.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G05D1/43；該發(fā)明授權(quán)復(fù)雜場景環(huán)衛(wèi)機器人避障方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)是由謝宇明;何瑛;趙奇;向云南;劉家銳;程天驕設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-27向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本復(fù)雜場景環(huán)衛(wèi)機器人避障方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請?zhí)峁┝艘环N復(fù)雜場景環(huán)衛(wèi)機器人避障方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。方法包括：對環(huán)境數(shù)據(jù)分離噪聲數(shù)據(jù)，得到多源初步信號；提取各動態(tài)障礙物的空間坐標和速度矢量，確定動態(tài)障礙物位置和目標運動趨勢，和靜態(tài)障礙物位置，并確定環(huán)衛(wèi)機器人的避障序列；提取避障的關(guān)鍵觸發(fā)點及其特征向量；判斷環(huán)衛(wèi)機器人是否存在死鎖潛在區(qū)域；若存在死鎖潛在區(qū)域，調(diào)整路徑權(quán)重，得到優(yōu)化后的規(guī)劃路徑；從優(yōu)化后的規(guī)劃路徑中提取調(diào)整參數(shù)，確定相對位移趨勢；對各障礙物進行優(yōu)先級排序，確定目標避障路徑，并控制環(huán)衛(wèi)機器人運動。如此，通過對環(huán)境數(shù)據(jù)分離噪聲數(shù)據(jù)，并制定動、靜態(tài)障礙物協(xié)同避障策略，可以提高在復(fù)雜場景下避障的準確度。

本發(fā)明授權(quán)復(fù)雜場景環(huán)衛(wèi)機器人避障方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種復(fù)雜場景環(huán)衛(wèi)機器人避障方法，其特征在于，所述方法包括： 對環(huán)衛(wèi)機器人預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的環(huán)境數(shù)據(jù)分離噪聲數(shù)據(jù)，得到多源初步信號，其中，所述環(huán)境數(shù)據(jù)至少包括所述預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的動態(tài)障礙物的速度、距離，和靜態(tài)障礙物的距離； 在所述多源初步信號中提取各所述動態(tài)障礙物的空間坐標和速度矢量，基于空間映射算法，確定各所述動態(tài)障礙物的位置和目標運動趨勢，以及各所述靜態(tài)障礙物的位置； 根據(jù)各所述動態(tài)障礙物的位置和目標運動趨勢、以及各所述靜態(tài)障礙物的位置，確定所述環(huán)衛(wèi)機器人的避障序列； 從所述避障序列中提取所述環(huán)衛(wèi)機器人避障的關(guān)鍵觸發(fā)點，以及所述關(guān)鍵觸發(fā)點的特征向量； 基于A星算法，根據(jù)所述關(guān)鍵觸發(fā)點的特征向量和所述環(huán)衛(wèi)機器人的預(yù)設(shè)作業(yè)時長，判斷所述環(huán)衛(wèi)機器人是否存在死鎖潛在區(qū)域； 響應(yīng)于所述環(huán)衛(wèi)機器人存在死鎖潛在區(qū)域，根據(jù)所述死鎖潛在區(qū)域調(diào)整路徑權(quán)重，得到優(yōu)化后的規(guī)劃路徑，其中，所述路徑權(quán)重至少包括動態(tài)障礙物權(quán)重和死鎖風險權(quán)重； 從所述優(yōu)化后的規(guī)劃路徑中提取調(diào)整參數(shù)，確定各所述動態(tài)障礙物與各所述靜態(tài)障礙物的相對位移趨勢，其中，所述調(diào)整參數(shù)至少包括環(huán)衛(wèi)機器人速度和環(huán)衛(wèi)機器人角速度； 根據(jù)所述相對位移趨勢，對各障礙物進行優(yōu)先級排序，確定目標避障路徑； 基于所述目標避障路徑控制所述環(huán)衛(wèi)機器人運動； 其中，所述從所述避障序列中提取所述環(huán)衛(wèi)機器人避障的關(guān)鍵觸發(fā)點，包括： 從所述避障序列中提取環(huán)衛(wèi)機器人的避障觸發(fā)點； 根據(jù)預(yù)設(shè)的輕量化卷積網(wǎng)絡(luò)提取各所述避障觸發(fā)點的事件特征，得到初始特征集； 采用稀疏矩陣對所述初始特征集進行壓縮處理，并在嵌入環(huán)境中資源限制超出預(yù)設(shè)閾值時，通過壓縮技術(shù)調(diào)整稀疏矩陣結(jié)構(gòu)，得到優(yōu)化特征集； 將所述優(yōu)化特征集與各所述避障觸發(fā)點進行對應(yīng)，得到特征向量的分布序列； 根據(jù)所述分布序列確定所述環(huán)衛(wèi)機器人避障的關(guān)鍵觸發(fā)點。

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