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龙图腾网获悉大连蒂艾斯科技发展股份有限公司申请的专利一种复杂场景中的轮式机器人可通过性预测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：CN120993920B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511463381.1，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种复杂场景中的轮式机器人可通过性预测方法及系统是由李博阳设计研发完成，并于2025-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种复杂场景中的轮式机器人可通过性预测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供了一种复杂场景中的轮式机器人可通过性预测方法及系统，涉及机器人技术领域，所述方法包括：通过三维激光扫描仪预先采集室内三维点云数据，生成室内点云地图，利用基于稀疏卷积的三维语义分割网络对室内点云地图进行处理，生成多层语义地图；提取任务指令的目标点坐标，采用路径规划引擎在多层语义地图上搜索全局参考路径；构建局部实时动态环境模型；获得综合可行性评分；基于综合可行性评分执行分层决策，生成运动调整方案。解决了难以应对复杂室内场景中动态、多变的可通过性挑战，环境表征能力不足、感知维度单一、决策机制不够智能的技术问题。

本发明授权一种复杂场景中的轮式机器人可通过性预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种复杂场景中的轮式机器人可通过性预测方法，其特征在于，所述方法包括： 通过三维激光扫描仪预先采集室内三维点云数据，生成室内点云地图，利用基于稀疏卷积的三维语义分割网络对室内点云地图进行处理，生成多层语义地图； 提取任务指令的目标点坐标，采用路径规划引擎在多层语义地图上搜索全局参考路径，所述全局参考路径由一系列有序航路点组成； 搭载传感器阵列于轮式机器人顶端，在轮式机器人沿全局参考路径运动的过程中实时采集周围环境及轮式机器人本体信息，构建局部实时动态环境模型，其中，构建局部实时动态环境模型，还包括： 布设传感器阵列于轮式机器人顶端，获取多源异构数据集，所述传感器阵列包括3D激光雷达、RGB‑D相机与IMU，所述多源异构数据集包括激光点云数据、视觉图像数据、IMU数据； 采用基于法向量分析的RANSAC平面拟合算法处理激光点云数据，提取周边环境的几何轮廓； 通过基于深度学习的分割网络处理视觉图像数据，获得特殊地形语义标签； 通过卡尔曼滤波解算IMU数据，获取轮式机器人的本体姿态； 针对获得的周边环境的几何轮廓、特殊地形语义标签及轮式机器人的本体姿态，通过扩展卡尔曼滤波算法融合多源特征信息，构建局部实时动态环境模型； 基于局部实时动态环境模型进行轮式机器人的可通行性分析，计算地面通行性分数以及空间通行性分数，融合地面通行性分数与空间通行性分数，获得综合可行性评分，其中，获得综合可行性评分，还包括： 根据局部实时动态环境模型中周边环境的几何轮廓及本体姿态获得地面坡度角； 基于轮式机器人自身参数设定轮式机器人最大可通过坡度角，具体公式为： ； 其中代表轮式机器人最大可通过坡度角，代表基于电机扭矩的最大坡度，数值为，其中代表电机最大输出扭矩，m代表轮式机器人总质量，g代表重力加速度，r代表车轮半径，arcsin代表反正弦函数，代表基于稳定性的最大坡度，数值为，其中h代表重心高度，w代表轮距宽度，arctan代表反正切函数，代表基于地面摩擦的最大坡度，数值为，其中代表车轮与地面的静摩擦系数，arctan代表反正切函数，最终获得的轮式机器人最大可通过坡度角通过min最小值函数选择三者之间的最小值； 设定坡度可行性评分函数，结合地面坡度角与轮式机器人最大可通过坡度角计算坡度可行性评分，具体计算公式为： ； 其中，代表坡度可行性评分，θ代表地面坡度角，代表轮式机器人最大可通过坡度角，代表最优坡度角阈值，通常设定为50%； 根据局部实时动态环境模型中所有地面点点云数据，计算粗糙度指标 ，具体计算公式为： ； 其中R代表粗糙度指标，sqrt代表求取平方根，N为点云数据中地面点的总数，di代表每个地面点到拟合平面的垂直距离； 基于轮式机器人自身参数设定轮式机器人的最大允许地面粗糙度，具体公式为： ； 其中代表轮式机器人的最大允许地面粗糙度，代表基于车轮半径的最大允许地面粗糙度，数值为，其中代表安全系数，r代表车轮半径，代表考虑悬挂系统修正的最大允许地面粗糙度，数值为，其中代表悬挂系统静态压缩量，代表悬挂利用系数，代表悬挂系统最大行程，最终轮式机器人的最大允许地面粗糙度Rmax通过min最小值函数选择两者之间的最小值； 设定地面粗糙度评分函数，结合粗糙度指标与轮式机器人的最大允许地面粗糙度计算地面粗糙度评分，具体公式为： ； 其中，代表地面粗糙度评分，R代表粗糙度指标，Rmax代表轮式机器人的最大允许地面粗糙度，k代表衰减系数，在此设定衰减系数k的数值为； 直接获取局部实时动态环境模型中的特殊地形语义标签，判断目标区域内是否存在液态危险区域，输出危险源存在标志isWater，并将该结果输入至设定的危险源评分函数： ； 其中，代表危险源评分，isWater代表危险源存在标志； 根据坡度可行性评分、地面粗糙度评分、危险源评分获得地面通行性分数： Sground = fslopeθ · froughnessR · fwaterisWater； 其中，Sground代表地面通行性分数，代表坡度可行性评分，代表地面粗糙度评分，代表危险源评分； 将单次扫描获得的三维点云数据离散化为规则的体素网格，选定被占据的体素并计算其26邻域体素中被占据的比例，具体计算公式为： ； 其中，代表26个邻域体素中被占据的比例，代表26个邻域体素中被占据的数量，i、j、k分别代表三个维度上的索引值； 基于该比例，计算每个被占据体素的局部熵值，具体计算公式为： ； 其中，代表该体素的局部熵值，代表该体素26邻域体素中被占据的比例； 获得所有被占据体素的局部熵值后，计算整体空间复杂性指标，具体公式为： ； 其中，代表整体空间复杂性指标，为被占据体素的总数，代表指示函数，代表局部熵值； 将整体空间复杂性指标映射到[0,1]的区间内，获取空间通行性分数，具体计算公式为： ； 其中，代表空间通行性分数，代表整体空间复杂性指标，代表理论最大熵值，tanh为双曲正切函数； 将地面通行性分数与空间通行性分数进行加权线性融合，得到最终的综合可行性评分： S = wg·Sground + ws·Sspace； 其中，S代表综合可行性评分，wg和ws为权重系数，且满足wg + ws = 1，Sground代表地面通行性分数，Sspace代表空间通行性分数； 基于综合可行性评分执行分层决策，生成运动调整方案。

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