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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于贝叶斯核推理的机器人环境探测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：CN116069883B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202211677838.5，技术领域涉及：G06F16/29；该发明授权一种基于贝叶斯核推理的机器人环境探测方法是由郑荣濠;徐阳;刘妹琴;张森林设计研发完成，并于2022-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于贝叶斯核推理的机器人环境探测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于贝叶斯核推理的机器人环境探测方法，包括步骤：初始化机器人历史航路点集合、信息增益阈值和推理模型训练参数等；在机器人当前感知范围内随机采样一组运动学可达的位姿集合作为候选控制动作；显式计算各候选动作的互信息并建立训练样本集合；继续采样一定量的候选动作作为查询样本，通过贝叶斯核推理方法预测查询样本的信息增益及不确定性；根据查询样本的预测结果决策最优候选动作，最终执行最优候选动作并更新环境地图，直至探测完毕。本发明的贝叶斯核推理探测方法可预测环境空间候选点的信息增益及不确定性，运算复杂度较低，适用于机器人在大尺度、杂乱的未知环境中实现在线、安全的探测。

本发明授权一种基于贝叶斯核推理的机器人环境探测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于贝叶斯核推理的机器人环境探测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：初始化机器人历史动作集合xhist、信息增益阈值Ith、需明确计算的训练样本数量N、环境探测所需时间步数量Ns、待查询样本数量Nq和模型训练次数Nepoch； 步骤2：在第k次迭代过程中，机器人当前位姿xk可通过独立的机器人定位方法获取；根据当前所建立的地图mk，在机器人感知范围内随机采样N个运动学可达的位姿x＝{x1,…,xi,…,xN},i∈[1,N]作为候选动作，每个候选动作包括机器人的目标位置坐标与目标航向角； 步骤3：根据占据网格地图环境互信息定义，显式评估计算每个候选动作xi∈x对应的信息增益，得到MI集合y，建立训练样本集合； 步骤4：继续在当前机器人感知范围内随机采样Nq个运动学可达的候选动作得到查询样本的输入集合x*，结合步骤3得到的训练样本集合，通过贝叶斯核推理方法预测查询样本对应的MI，得到每次训练中最优候选动作索引集合xbest，以及对应的最优MI集合Ibest； 步骤5：若当前预测的最优MI集合Ibest中最大的MI值大于设定的信息阈值Ith，则将最大MI值对应的候选动作xbestMaxInfoIdx作为机器人下一步要达到的航路点xk+1，其中MaxInfoIdx为其在集合xbest的索引，同时将xk+1加入到历史动作集合xhist； 步骤6：若Ibest不大于信息阈值Ith，则将上一时间步的机器人动作xk-1作为下一个要执行的动作xk+1，同时从xhist中删除xk-1； 步骤7：机器人执行动作xk+1指令，采用局部路径规划方法得到从xk至xk+1的局部路径Plocal，机器人在行驶该路径过程的同时，利用机载传感器不断测量并完成占据栅格地图的更新，得到k+1时刻的环境地图mk+1； 步骤8：重复执行步骤2-步骤7，直至迭代次数达到Ns次结束此次探测过程。

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