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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(威海)申请的专利移动机器人自主作业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：CN118689218B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202410710404.3，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权移动机器人自主作业方法是由黄博;仝文龙;任旭;秦祎凯;黄振振;任怡;赵亚辉;王灿;苏炜栋设计研发完成，并于2024-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本移动机器人自主作业方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种移动机器人自主作业方法，其解决了现有移动机器人路径规划和移动过程难以有效应对诸如临时出现的障碍物、禁区虚拟墙、必须覆盖到的特定区域等复杂环境的技术问题。其首先确定示教路径，其次控制器调用事先存储好的示教路径，控制移动机器人按照示教路径行走，再其次移动机器人行走的过程中获取机器人的实际位置，实时地将实际位置与示教路径的预设位置比较，计算出误差信号，然后根据误差信号调整机器人的速度和转向角度，使机器人准确跟随示教路径，机器人在执行示教路径过程中遇到障碍物时则实施避障。

本发明授权移动机器人自主作业方法在权利要求书中公布了：1.一种移动机器人自主作业方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，确定示教路径；在用户的控制下，操作移动机器人遍历预期的路径；移动机器人在示教过程中通过传感器采集到一系列连续的路径点数据集；根据一系列连续的路径点数据集通过全覆盖路径规划算法生成示教路径，具体过程是：首先，构建地图，该地图包括静态图层、障碍层和膨胀层，地图设有可通行区域和障碍物，接下来通过栅格化方法将地图覆盖的整个区域分割成若干个栅格，形成栅格地图，每个栅格被标记为可通行、障碍物或未知； 其次，确定起始点，采用Canny边缘检测算法识别栅格地图的边缘和角点，从识别出的边缘和角落中筛选出具有足够空间来允许机器人导航的安全边缘和角落，具体过程是，将栅格地图转化为8位单通道图像，采用Canny边缘检测算法识别栅格地图的边缘，将栅格地图转为32位浮点类型图像后使用Harris角点检测算法识别出角点，检测到栅格地图的边缘与角点以后筛选出具有足够空间允许机器人导航的安全边缘及角点； 然后，通过全覆盖路径规划算法生成路径来覆盖可通行区域，对于栅格地图属于规则区域的情况，路径是之字形；对应栅格地图属于不规则区域的情况，路径是回字形； 对示教路径采用数字滤波进行去噪，然后再平滑化处理；平滑化过程通过三次贝塞尔曲线对路径点进行插值，生成平滑的连续路径，通过三次贝塞尔曲线需要4个控制点，即P0、P1、P2、P3，三次贝塞尔曲线的方程定义如下： Bt＝1-t3P0+3t1-t2P1+3t21-tP2+t3P3,0≤t≤1； 设置禁区和虚拟墙，构建地图，该地图包括静态图层、障碍层、膨胀层以及虚拟墙层，为静态图层和障碍层进行膨胀得到膨胀层，形成膨胀层的过程是： 定义机器人安全操作所需的最小距离为D_min，最大距离阈值为D_max；建立碰撞指数P，P＝255×1-d-D_minD_max-D_min，其中d为实际障碍物与机器人之间的距离，当d＝D_min时P等于255，当d＝D_max时P等于0，当d＜D_min或d＞D_max时P在0到255之间；计算膨胀半径R，R＝r+k×P，其中k为调整系数，r为基础膨胀半径；使静态图层和障碍层原本的尺寸增加R； 设置新图层，通过服务通信自定义在新图层添加禁区或虚拟墙区域； 步骤2，移动机器人的控制器调用事先存储好的示教路径，控制移动机器人按照示教路径行走；机器人按照示教路径行走过程中避开禁区或虚拟墙，采用滑动窗口算法进行，设定窗口的大小和步长，在每个时间点提取窗口内的路径段和禁区信息或者提取窗口内的路径段和虚拟墙，通过路径规划算法在窗口内计算从当前位置到窗口末端的最优路径； 步骤3，移动机器人行走的过程中，获取机器人的实际位置，实时地将实际位置与示教路径的预设位置比较，计算出误差信号； 步骤4，根据误差信号调整机器人的速度和转向角度，使机器人准确跟随示教路径； 步骤5，当机器人在执行示教路径过程中遇到障碍物时则实施避障； 当机器人不按照示教路径移动时，使机器人沿墙移动，具体过程是： 在机器人上设置单线激光雷达，使用单线激光雷达进行数据点采集，单线激光雷达的覆盖范围为220度，单线激光雷达的数据输出被分为前方区域、左侧区域、右侧区域； 单线激光雷达检测前向距离Front、侧向距离Left、侧向距离Right； 机器人沿墙运行过程，机器人的最大角速度为w_max，侧向距离的目标值为Mb，侧向距离与目标值Mb的差值为Dd，差值Dd≤1，当Dd＞1时让其归一化为1；设定基准距离为K1，定义系数coff，coff＝FrontK1；墙在机器人右侧时角速度ω＝Dd*w_max，前进速度V＝Vmax；墙在机器人左侧时角速度ω＝-Dd*w_max，前进速度V＝Vmax；如果前向距离Front小于过近判断阈值M，则角速度ω＝w_max，前进速度V＝Vmax*coff*0.1；当Dd＞2*Mb时，前进速度V＝Vmax，墙在机器人右侧时角速度ω＝Dd*w_max，墙在机器人左侧时ω＝-Dd*w_max； 单线激光雷达的数据被分为前方区域、左侧区域和右侧区域，在可视化工具中标示：1激光扫描点为i，扫描点i对应的距离是Li，Li是扫描点i到机器人坐标系原点的距离，激光扫描点的扫描角度为α，激光基座偏移为p，计算激光扫描点的坐标x＝Li*cosα+p，y＝Li*sinα；2设定前方长度为f，定义机器人宽度的一半为j，定义j加上余量为g，定义Li的最小值为e，e是已知最近前方距离，如果x＞f且|y|＜g且x-f＜e，则设定前方点并使该前方点的坐标为x，y；3机器人导航方向为右时，Ci是扫描点i相对于机器人中心的水平距离，side＝Ci+j，side是已知最近侧边距离为side，如果x＜f且y＜-j且-y-j＜side，则设定侧边点并使该侧边点的坐标为x，y；4机器人导航方向为左时，如果x＜f且y＞j且-y-j＜side，则设定侧边点并使该侧边点的坐标为x，y； 当机器人直行没有沿墙移动时，遇到前方障碍物过程中，当Front≥K1时，机器人以最大速度Vmax行驶；当Front＜K1时，机器人的前进速度V＝Vmax*coff；前方距离Front小于过近判断阈值M或者Dd＞2×Mb时，使机器人的前进速度V为Vmax*coff*0.1。

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