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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利一种机器人路径规划方法、电子设备及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：CN121386789B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511947733.0，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种机器人路径规划方法、电子设备及介质是由仝铁;孙承峰;张一舟;迟文政;王传洋;陈立国设计研发完成，并于2025-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机器人路径规划方法、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种机器人路径规划方法、电子设备及介质，属于智能机器人技术领域，其中，该方法包括：将获取的静态代价地图和动态代价地图合并得到全局代价地图；在全局代价地图上进行全局路径规划得到全局最优路径；基于全局最优路径进行局部路径规划得到局部最优轨迹，控制机器人执行局部最优轨迹，直至达到全局目标点；确定局部最优轨迹的动态代价，更新动态代价地图，进而更新全局代价地图，重新进行路径规划。本发明通过将机器人执行局部最优轨迹的动态代价更新到动态代价地图中，使得机器人在路径规划过程中可以主动避免历史通行困难区域，提高机器人在复杂狭窄环境下的导航稳定性和长期运行效率。

本发明授权一种机器人路径规划方法、电子设备及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: S101、将获取的静态栅格地图转换为静态代价地图,并初始化动态代价地图,合并所述静态代价地图和所述动态代价地图,得到全局代价地图; S102、基于预设的全局路径规划算法在所述全局代价地图上进行全局路径规划,得到从当前位置点到全局目标点的全局最优路径; S103、基于预设局部路径规划算法和所述全局最优路径进行局部路径规划,得到局部最优轨迹及其对应的轨迹规划特征参数,控制所述机器人执行所述局部最优轨迹,直至达到所述全局目标点; S104、基于所述轨迹规划特征参数,确定局部最优轨迹的动态代价,基于所述局部最优轨迹的动态代价更新所述动态代价地图,进而更新所述全局代价地图,返回步骤S102; 所述基于所述轨迹规划特征参数,确定局部最优轨迹的动态代价,基于所述局部最优轨迹的动态代价更新所述动态代价地图,包括: 基于所述轨迹规划特征参数,计算困难度评分; 基于所述困难度评分计算局部最优轨迹的动态代价,基于所述局部最优轨迹的动态代价更新所述动态代价地图; 其中,所述轨迹规划特征参数包括局部最优轨迹的代价、局部最优轨迹与障碍物的最小间距、局部最优轨迹的优化迭代次数,以及局部最优轨迹上所有线速度的方差,所述困难度评分的计算公式为: ; ; ; ; ; 式中,表示困难度评分,表示局部最优轨迹的代价,表示局部最优轨迹的优化迭代次数,表示局部最优轨迹与障碍物的最小间距,表示局部最优轨迹上所有线速度的方差,表示归一化后的局部最优轨迹的优化迭代次数,表示归一化后的局部最优轨迹与障碍物的最小间距,表示归一化后的局部最优轨迹的代价,表示归一化后的局部最优轨迹上所有线速度的方差,表示轨迹代价权重系数,表示轨迹迭代次数权重系数,表示轨迹障碍物间距权重系数,表示轨迹线速度方差权重系数,表示轨迹代价参考值,表示最大迭代次数,表示关注距离,表示最小安全距离,表示最大可接受速度方差阈值; 根据以下公式更新动态代价地图: ; ; 式中,表示局部最优轨迹的动态代价,表示困难度评分,表示单次注入动态代价上限,表示敏感度因子,表示动态代价地图上栅格坐标点更新后的动态代价,表示动态代价地图上栅格坐标点更新前的动态代价,表示衰减因子,表示静态代价地图上栅格坐标点的代价。

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