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龙图腾网获悉西南科技大学申请的专利一种基于概率速度障碍法的智能体动态避障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：CN120370961B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510892161.4，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种基于概率速度障碍法的智能体动态避障方法是由刘宏伟;陈诗琪;刘满禄;陈松;杨健强;代雨;黎晓璐;桂丽平设计研发完成，并于2025-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于概率速度障碍法的智能体动态避障方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于概率速度障碍法的智能体动态避障方法，属于智能体动态避障技术领域。本发明将智能体与障碍物的碰撞概率和传统速度障碍法结合，使智能体在速度信息不完全或存在噪声的环境中进行可靠避障；设计利用解析积分法和分层优化策略，在复杂环境中实现碰撞概率的直接计算和智能风险权衡，大大降低了计算复杂度。这样的智能体可以及时作出决策，在实际的运动中，无论是面对单个、多个障碍物都能实现实时避障功能。

本发明授权一种基于概率速度障碍法的智能体动态避障方法在权利要求书中公布了：1.一种基于概率速度障碍法的智能体动态避障方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、将目标区域Ω进行网格化划分，得到多个相同的正方形单元，对每个正方形单元的状态赋予概率值； S2、获取目标区域Ω中智能体移动区域，并基于正方形单元的概率值，构建智能体与静态障碍物、动态障碍物的静动态障碍物碰撞概率模型； S3、在多层通行能力图中，通过贝叶斯更新优化障碍物分类，得到发现障碍物的概率； S4、根据静动态障碍物碰撞概率模型和发现障碍物的概率，获取智能体在每个时间点与障碍物的碰撞概率； S5、根据智能体在每个时间点与各个障碍物的碰撞概率，获取智能体运动速度； 所述S3包括以下分步骤： S31、对每个正方形单元构建多层通行能力图： 其中，为多层通行能力图，为边长为的正方形单元，为层数，为每一层的通行能力，为从到的通行能力，为与通行能力相关的层级，为确定的函数，为第行第列的正方形单元，为取0~的正整数，为时间变量，为自然数集； S32、将多层通行能力图映射到正方形单元平面，得到结果层和其他层； 其中，为结果层，为将多层通行能力图映射到正方形单元平面后得到的除结果层之外的其他层，用于判断前后是否相等，为在特定时间、特定正方形单元且处于这种特定状态下的通行能力值； S33、根据结果层对多层通行能力图进行更新： 其中，为更新后的多层通行能力图； S34、采用贝叶斯公式，基于其他层的正方形单元数据对结果层的正方形单元中进行计算： 其中，为通行能力值，为b类在正方形单元中出现的先验概率，为层中出现一组D值的条件概率，为b等于k类时在正方形单元中出现的先验概率，为b等于k类时层中出现一组D值的条件概率，为使得表达式取得最大值时自变量取值的操作，为对应的b类，为数据集合，指对多层通行能力图在特定范围及单元位置条件下的一种处理形式，用于确定数据集合，为取1~的正整数，为类别编号，用于区分不同的通行能力相关状态； S35、根据结果层的正方形单元中和所有的分类器的值D，得到结果层的参考运动轨迹； S36、根据结果层的参考运动轨迹，将碰撞情况分为两类，并将两类均记为q类； S37、获取参考运动轨迹中发现障碍物的概率： 其中，为在第个时刻下从到在已知的条件下处于类的发现障碍物的概率，为在真实情况为类碰撞下观测到的概率，为上一时刻的条件概率，为在真实情况为非类碰撞下观测到的概率，为上一时刻处于非类碰撞情况的概率，为第个时刻下的观测值，为第个时刻下的观测值，为与类碰撞情况互补的情况； 所述S4包括以下分步骤： S41、定义智能体与障碍物碰撞概率的条件： 其中，为正方形单元在时间间隔内覆盖概率，为概率测度，为某个特定的区域，，为空集，为交集，为智能体沿着规划的轨迹行驶时确定的运动过程的随机实现的基本结果，为属于正方形单元依赖于事件的随机子集，为属于正方形单元的随机子集是所有的并集，为属于正方形单元依赖于事件的随机子集的另一种表达形式，为时间区间上限，为时间变量，为事件集合； S42、根据智能体与障碍物碰撞概率的条件，以及静动态障碍物碰撞概率模型和发现障碍物的概率，得到智能体在每个时间点与障碍物的碰撞概率： 其中，为智能体在时间段中与障碍物的碰撞概率，为时间变量，为起始时刻，为时间间隔，为正方形单元覆盖概率，为正方形单元处于“忙”状态的概率值，为对属于的所有正方形单元求处于“忙”状态的最大概率值，为在第个时刻下从到在已知的条件下处于类的发现障碍物的概率，为对属于的所有正方形单元求表达式的最大值，为第行第列的正方形单元，为距规划轨迹距离。

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