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龙图腾网获悉南方科技大学申请的专利机器人路径规划方法、电子设备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：CN118700132B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202410799160.0，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权机器人路径规划方法、电子设备及存储介质是由王建坤;刁幸荣设计研发完成，并于2024-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本机器人路径规划方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请适用于机器人路径规划技术领域，提供了机器人路径规划方法、电子设备及存储介质，包括：确定机器人的机械臂在当前环境中的自由空间；于自由空间内采样得到多个节点，根据多个节点生成图结构；图结构包括起始节点和目标节点；基于图结构确定起始节点的至少一个一阶邻居，分别生成与各一阶邻居对应的引导值；引导值与当前环境中的障碍物信息相关联；根据引导值，于至少一个一阶邻居中确定目标邻居，对起始节点和目标邻居之间形成的边进行碰撞检测，获得碰撞检测结果；根据碰撞检测结果进行迭代搜索，直至找到目标节点，输出起始节点和目标节点之间的可行路径；本申请可以提高机器人在高维空间路径规划中的碰撞检测效率。

本发明授权机器人路径规划方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种机器人路径规划方法，其特征在于，包括： 确定机器人的机械臂在当前环境中的自由空间； 于所述自由空间内采样得到多个节点，根据所述多个节点生成图结构；所述图结构包括起始节点和目标节点； 基于预训练的深度学习网络对所述当前环境进行特征提取，得到环境特征信息； 基于所述图结构确定所述起始节点的至少一个一阶邻居，根据所述环境特征信息，分别生成与各一阶邻居对应的引导值；所述引导值与所述当前环境中的障碍物信息相关联； 根据所述引导值，于所述至少一个一阶邻居中确定目标邻居，对所述起始节点和所述目标邻居之间形成的边进行碰撞检测，获得碰撞检测结果； 根据所述碰撞检测结果进行迭代搜索，直至找到所述目标节点，输出所述起始节点和所述目标节点之间的可行路径； 所述自由空间基于所述机械臂在当前环境中的状态空间得到；所述深度学习网络包括图神经网络、卷积神经网络、循环卷积网络和注意力层，所述图神经网络用于提取所述自由空间中的节点分布信息，所述卷积神经网络用于提取所述状态空间内的障碍物特征信息，所述循环卷积网络用于提取已经生成的路径信息；所述注意力层用于根据所述节点分布信息、所述障碍物特征信息和所述已经生成的路径信息计算得到所述环境特征信息。

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