广东工业大学孙为军获国家专利权
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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于RRT算法和粒子群算法的机器人路径优化方法及相关装置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：CN120609362B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202511099953.2，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种基于RRT算法和粒子群算法的机器人路径优化方法及相关装置是由孙为军;侯辉宇;房小兆;冯艺威;伍康胜设计研发完成，并于2025-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于RRT算法和粒子群算法的机器人路径优化方法及相关装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于RRT算法和粒子群算法的机器人路径优化方法及相关装置。在本发明中，基于RRT算法生成初始路径，利用初始路径的局部特征确定关键路径段集；然后以关键路径段集作为初始种群的关键导向，提高初始路径个体的质量和信息协同度；基于路径适应度对路径个体进行分阶段探索优化，将搜索过程划分为探索、开发和平衡三大阶段，提高了在复杂环境下的全局寻优能力与搜索多样性，能适应不同环境复杂度和规划需求，为机器人动态提供高质量路径规划。
本发明授权一种基于RRT算法和粒子群算法的机器人路径优化方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种基于RRT算法和粒子群算法的机器人路径优化方法，其特征在于，所述方法包括： 获取机器人的目标路径任务，基于RRT算法根据所述目标路径任务生成初始路径； 提取所述初始路径内各路径段的局部特征向量，并对各所述路径段的局部特征向量进行综合评分分析，确定关键路径段集； 根据所述关键路径段集高斯扰动生成多个路径个体，并计算出各所述路径个体的路径适应度；将所述路径个体按照路径适应度进行降序排序，得到多个适应度区间的粒子群； 对不同适应度区间的粒子群进行对应的探索阶段、开发阶段和平衡阶段的优化，优化得到新的路径个体并计算出新的路径个体的路径适应度；将新的路径个体按照路径适应度进行降序排序，得到新的多个适应度区间的粒子群； 当迭代次数未达到预定循环次数时，跳转执行所述对不同适应度区间的粒子群进行对应的探索阶段、开发阶段和平衡阶段的优化，优化得到新的路径个体并计算出新的路径个体的路径适应度的步骤；当迭代次数达到预设阈值时，选取整个迭代过程中路径适应度最优的路径个体作为目标路径个体并输出。
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