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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利一种机器人社会自适应导航知识学习与迁移方法及系统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：CN120947653B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202511493988.4，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种机器人社会自适应导航知识学习与迁移方法及系统是由迟文政;陈思源;王耀;丁智宇;余嘉杰;刘杰;邹美塬;刘超;陈国栋;孙立宁设计研发完成，并于2025-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机器人社会自适应导航知识学习与迁移方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种机器人社会自适应导航知识学习与迁移方法及系统，涉及移动机器人导航领域。针对现有路径规划器缺时序记忆、忽略行人社交意图的问题，构建人机共融场景并制作含专家示范路径的训练集，输入递归生成模型；设计递归神经网络嵌入RRT，生成RNN‑RRT规划器，训练中融合历史信息与行人汇聚概率；新场景加载训练参数微调实现知识迁移，损失收敛或达预设轮数输出RNN最终参数。该方法提升路径拟人性与泛化能力，适用于复杂人机交互场景。

本发明授权一种机器人社会自适应导航知识学习与迁移方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种机器人社会自适应导航知识学习与迁移方法，其特征在于，包括： 步骤S1：构建多个人机共融导航知识学习场景； 步骤S2：基于所述人机共融导航知识学习场景，制作包含多条专家示范路径及对应场景信息的训练集； 步骤S3：将所述训练集输入至递归生成模型框架； 步骤S4：设计递归神经网络结构，并将所述递归神经网络嵌入至RRT路径规划器的代价函数模块，生成RNN-RRT路径规划器； 步骤S5：以所述多个人机共融导航知识学习场景构成训练轮回，启动所述RNN-RRT路径规划器的训练，在训练过程中，计算所述专家示范路径的社会自适应导航特征值以生成对应场景的社会自适应导航信息，并基于所述递归神经网络学习所述专家示范路径的导航特征；所述社会自适应导航特征值构成6维特征向量，其中T表示转置，各特征分量定义如下： 为当前路径节点到目标点的欧氏距离； 为当前路径节点到最近障碍物的距离特征，通过预设调节参数与正则化参数构建的函数计算得到； 、、分别为行人前方、后方、右侧方向的成本特征，通过基于距离与角度的高斯函数计算得到； 为当前路径节点处于行人未来交汇区域的汇聚概率特征，通过遍历行人实时坐标及行进方向确定行人交汇点，再计算当前路径节点到所述行人交汇点的距离得到； 步骤S6：在新的人机共融导航知识学习场景中，加载训练后的所述RNN-RRT路径规划器的网络参数作为导航行为元模型，重复步骤S5的训练过程以实现社会自适应导航知识的迁移学习； 步骤S7：当所述递归神经网络的损失值收敛或达到预设训练轮数时，终止训练并输出所述递归神经网络的最终参数。

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