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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利移动机器人路径规划方法、系统、机器人及存储介质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：CN115933668B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202211619962.6，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权移动机器人路径规划方法、系统、机器人及存储介质是由蔡延光;苏锦明;蔡颢设计研发完成，并于2022-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本移动机器人路径规划方法、系统、机器人及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种移动机器人路径规划方法、系统、机器人及存储介质，涉及路径规划技术领域。所述移动机器人路径规划方法包括：采用栅格法将地图划分成1×1的方格，分别采用预设色块表示可通行区域或障碍物；建立数学模型；鲸鱼优化算法参数初始化；采用Tent混沌序列策略对种群初始化；对所有鲸鱼个体执行线性等距插值策略添加新位置向量；计算适应度；选取适应度最小的鲸鱼个体作为当前全局最优个体；更新鲸鱼个体；当前迭代次数t达到最大迭代次数T时，输出当前全局最优个体；计算生成三次均匀B样条曲线，完成路径曲线构造。本发明所提出的移动机器人路径规划方法具有运行速度快、解的质量高、寻优能力强等特点，能够较好地解决实际问题。

本发明授权移动机器人路径规划方法、系统、机器人及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种移动机器人路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采用栅格法将地图划分成1×1的方格，分别采用预设色块表示可通行区域或障碍物； S2、建立数学模型如下： minEr＝αVr+βLrs.t.λr0其中，n表示路径经过的节点数；m表示转弯次数；b表示障碍物数量；路径r由n个节点组成，k＝1,2,…,n；r＝1,2,…,N，N表示鲸鱼种群规模；Er表示路径的基于路径安全性和运输距离的评价值；Vr表示路径r的路径平滑度；Lr表示路径r的长度；a、β为预设常数，分别表示路径r的安全性系数、距离权重系数；x0,y0、xn+1,yn+1分别表示路径的起点、终点坐标，xk‑1,yk‑1、xk,yk、xk+1,yk+1分别表示节点和的二维坐标； 表示相邻节点间的欧氏距离；θk表示相邻两点的角度变量；O＝{O1,O2,…,Ob}表示障碍物的集合，Oj＝xj,yj，j＝1,2,…,b；为两点的直线方程；表示障碍物Oj到直线的距离；sign表示符号函数；λr表示路径r是否发生碰撞，当λr＝‑1或0时表示发生碰撞，λr＝1时表示无发生碰撞； S3、鲸鱼优化算法参数初始化，具体为：确定鲸鱼种群规模N、初始化最大迭代次数T、鲸鱼个体在搜索空间中的维度D；设置迭代计数器t，表示当前迭代次数，初始化t＝1； S4、采用Tent混沌序列策略对种群初始化； S5、对所有鲸鱼个体执行线性等距插值策略添加新位置向量； S6、计算种群中每条经过线性等距插值后的鲸鱼个体所代表的路径r的适应度fitness，其表达式如下： fitness＝Er； S7、选取适应度最小的鲸鱼个体作为当前全局最优个体S8、更新鲸鱼个体，进一步包括： S81、生成[0,1]上均匀分布的随机数ρ，并按下式定义分割系数A： 其中，g1为[0,2π]上均匀分布的随机值，g2为[0,π]上均匀分布的随机值；t表示当前迭代次数； S82、根据ρ和A的数值大小，更新第t+1代鲸鱼个体S9、迭代计数器加1，t＝t+1；判断当前迭代次数t是否达到最大迭代次数T：若是，则输出当前全局最优个体，并转入步骤S10；否则返回执行步骤S5； S10、对当前全局最优个体线性等距插值，生成新个体，根据新个体的位置向量计算三次均匀B样条曲线pathzq，采取分段拟合策略完成路径曲线构造；其中，z＝0,1,2,…,3D‑1；非减参数q∈[0,1]，表示曲线变量。

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