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龙图腾网获悉河北科技大学申请的专利路径规划方法及机器人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：CN120820167B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511324082.X，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权路径规划方法及机器人是由王军;张博;王会霞;张亮;付凯;王帅;曹勇设计研发完成，并于2025-09-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本路径规划方法及机器人在说明书摘要公布了：本发明适用于机器人技术领域，提供了一种路径规划方法及机器人，本方法包括：获取目标区域的环境信息，根据环境信息建立栅格地图，栅格地图中包含起点区域、终点区域和障碍物区域；根据栅格地图，通过路径搜索算法确定全局路径；在控制机器人沿全局路径运动过程中，通过动态窗口算法进行局部路径优化；其中，动态窗口算法通过轨迹代价函数计算各个候选局部路径的评分并确定最优局部路径，且轨迹代价函数中引入通过预训练的深度学习策略模型对候选路径进行预测得到的策略网络输出评分。本发明能够提高机器人在动态环境中的适应能力。

本发明授权路径规划方法及机器人在权利要求书中公布了：1.一种路径规划方法，其特征在于，包括： 获取目标区域的环境信息，根据所述环境信息建立栅格地图，所述栅格地图中包含起点区域、终点区域和障碍物区域； 根据所述栅格地图，通过路径搜索算法确定全局路径； 在控制机器人沿所述全局路径运动过程中，通过动态窗口算法进行局部路径优化；其中，所述动态窗口算法通过轨迹代价函数计算各个候选局部路径的评分并确定最优局部路径，且所述轨迹代价函数中引入通过预训练的深度学习策略模型对候选路径进行预测得到的策略网络输出评分； 所述轨迹代价函数的评分结果为：目标朝向评分、速度维持评分、障碍距离评分和所述策略网络输出评分的加权和； 所述动态窗口算法在进行局部路径优化时，确定所述候选局部路径与所述栅格地图中障碍物区域的最小距离，并判断所述最小距离是否小于预设的安全距离阈值；若所述最小距离小于所述安全距离阈值，则根据所述最小距离确定惩罚因子，所述最小距离与所述惩罚因子的大小成正相关；根据所述惩罚因子，对所述机器人的速度进行动态调整； 所述通过轨迹代价函数计算各个候选局部路径的评分，包括：获取所述目标朝向评分、所述速度维持评分、所述障碍距离评分和所述策略网络输出评分的初始权值；对于每个候选局部路径，根据所述机器人和所述候选局部路径的状态数据，对各个所述初始权值的大小进行动态调整；其中，所述目标朝向评分的初始权值在接近目标时增大；所述速度维持评分的初始权值与障碍密集度成正相关；所述策略网络输出评分的初始权值与置信度成正相关； 所述根据所述栅格地图，通过路径搜索算法确定全局路径，包括： 通过A*路径规划算法确定初始的全局路径； 通过Floyd路径压缩算法对初始的全局路径进行压缩； 通过三次B样条曲线对压缩后的全局路径进行平滑； 所述A*路径规划算法的启发函数为从起点到当前节点的实际代价与当前节点到目标节点的启发估计代价的加权和；且所述当前节点到目标节点的启发估计代价对应的权重根据搜索进度动态调整： ； ；其中，为搜索进度比率；为从起点到当前节点的实际代价；为当前节点到目标节点的启发估计代价；为动态权重因子；为调节参数。

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