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龙图腾网获悉清华大学深圳国际研究生院;深圳市普渡科技有限公司申请的专利一种长距离密集人群场景下的移动机器人路径规划方法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：CN116718190B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202310606413.3，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种长距离密集人群场景下的移动机器人路径规划方法是由曾龙;熊鑫;张涛;郭璁设计研发完成，并于2023-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种长距离密集人群场景下的移动机器人路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种长距离密集人群场景下的移动机器人路径规划方法，包括：S1、获取移动机器人在地图上的起始点和终点位置，利用全局规划器生成全局路径；S2、在全局路径上提取航点和地标，并进行坐标系转化得到机器人坐标系下的航点和地标；S3、将机器人坐标系下的航点和地标及移动机器人收集的点云数据输入深度学习神经网络的决策策略，进行决策策略学习得到最优决策模型；S4、将机器人坐标系下的航点和地标及移动机器人收集的点云数据输入最优决策模型，得到按固定决策时间输出的最优局部目标点，进行规划策略学习得到最优规划模型，以得到移动机器人的路径规划。本发明能够提高移动机器人在长距离密集人群环境中的安全性和时间效率。

本发明授权一种长距离密集人群场景下的移动机器人路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种长距离密集人群场景下的移动机器人路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、获取移动机器人在地图上的起始点和终点位置，利用全局规划器生成全局路径； S2、在全局路径上提取航点和地标，并进行坐标系转化得到机器人坐标系下的航点和地标； S3、将机器人坐标系下的航点和地标及移动机器人收集的点云数据输入深度学习神经网络的决策策略，进行决策策略学习得到最优决策模型； S4、将机器人坐标系下的航点和地标及移动机器人收集的点云数据输入最优决策模型，得到按固定决策时间输出的最优局部目标点，进行规划策略学习得到最优规划模型，以得到移动机器人的路径规划；其中，步骤S3中，所述决策策略的约束条件如下： 其中，表示时间，s表示移动机器人在环境中的状态，表示移动机器人的策略；表示t时刻移动机器人测量环境的距离信息，表示移动机器人的半径；、分别表示t时刻移动机器人和终点的位置，表示终点的距离范围，该范围内视作移动机器人到达终点； 决策过程中的奖励函数设置如下： 为时间奖励，其定义如下： 其中，为时间奖励的系数，为每次强化学习决策更新一步所代表的决策赶时间，为移动机器人在每一次决策时受到的一个小惩罚，希望移动机器人在整个决策规划任务中有更短的决策时间从而更快到达终点； 为终点奖励，其定义如下： 其中，表示移动机器人到达终点时获得的奖励，分别表示t时刻移动机器人和终点的位置，表示终点的范围，当移动机器人运动到该范围内时移动机器人被认为到达了终点；Otherwise表示其他情况； 为碰撞奖励，其定义如下： 其中，是移动机器人与障碍物发生碰撞时获得的奖励，是t时刻激光雷达探测距离值的集合，是移动机器人的半径； 为全局特征点地标奖励，其定义如下： 其中，是地标奖励的系数，分别表示t-1时刻和t时刻移动机器人的位置，分别表示t-1时刻和t时刻离移动机器人最近的地标的位置； 为局部目标点角度变化奖励，其定义如下： 其中，是局部目标点角度变化分别表示t-1时刻和t时刻局部目标点相对于机器人坐标系的夹角。

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