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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利基于动态学习因子的变电站多巡检点路径规划方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118192539B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410079014.0，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权基于动态学习因子的变电站多巡检点路径规划方法是由吴益飞;皇艺;陈庆伟;郭健设计研发完成，并于2024-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态学习因子的变电站多巡检点路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于动态学习因子的变电站多巡检点路径规划方法。针对变电站巡检机器人缺少多任务点全局规划的情况，选用粒子群算法进行任务规划。针对粒子群算法易陷入局部最优且算法收敛速度慢的问题，对粒子群算法的惯性权重和学习因子进行改进，设计自适应惯性权重和动态学习因子，并融合遗传算法思想中的交叉、变异操作。针对改进粒子群算法只考虑任务点间直线距离，无法避开障碍物的问题，将LazyTheta*算法与IPSO算法融合。通过实验，验证了本发明在保证总路径长度较短的同时，避免了机器人与障碍物发生碰撞的情况。本方法应用在变电站巡检机器人全局规划中，可以大大提升机器人运行效率，弥补多任务点巡检规划的不足，并避免与静态障碍物发生碰撞。

本发明授权基于动态学习因子的变电站多巡检点路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态学习因子的变电站多巡检点路径规划方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1，构建环境栅格地图，并输入变电站多任务巡检点xy坐标及其各个坐标间的欧几里得距离； 步骤2，利用改进PSO算法即IPSO算法进行多巡检点任务规划，所述改进PSO算法能平衡PSO算法的全局搜索能力和局部改良能力，提高种群多样性并扩大算法的搜索范围； 步骤3，融合LazyTheta*算法，在基于IPSO算法对变电站多任务点巡检任务进行顺序规划输出任务点列表的基础上，实现两两任务点间的路径规划；具体过程包括： 初始化IPSO算法、LazyTheta*算法参数，并加载任务点坐标、距离； 利用IPSO算法构建多任务点巡检解决方案，依次加载多任务点巡检任务列表，设置机器人开始与结束位置，利用LazyTheta*算法进行路径规划； 通过计算路径成本，判断是否达到误差精度或迭代次数，若是，则获得最佳路径，否则利用IPSO、LazyTheta*结合的混合算法继续优化现有路径，直至找到最佳路径，最后输出最佳路径并进行路线绘制。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京理工大学，其通讯地址为：210094 江苏省南京市玄武区孝陵卫200号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。