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龙图腾网获悉中国农业大学申请的专利一种基于多目标优化的温室农业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：CN120702494B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202510862494.2，技术领域涉及：G01C21/34；该发明授权一种基于多目标优化的温室农业机器人路径规划方法是由李碧月;孟繁佳;毛美霖;尹建坤;路鸣设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多目标优化的温室农业机器人路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多目标优化的温室农业机器人路径规划方法，属于机器人路径规划技术领域，解决了现有技术中复杂环境下路径规划效率不足、容易产生无效路径的问题。一种基于多目标优化的温室农业机器人路径规划方法，包括对温室扫描生成二维栅格地图并划分为自由栅格和障碍栅格，在自由栅格上标记任务点；对所有任务点进行排列编码生成多个路径，筛选出满足温室约束条件的候选路径；计算每个候选路径的总路径长度和总转弯角度；将最小化总路径长度和最小化总转弯角度作为双目标函数，通过群智能优化算法计算出最优解集；从最优解集中优选综合性能最佳的候选路径作为最终规划路径。

本发明授权一种基于多目标优化的温室农业机器人路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多目标优化的温室农业机器人路径规划方法，其特征在于，所述方法包括： 对温室扫描生成二维栅格地图并划分为自由栅格和障碍栅格，在自由栅格上标记任务点； 对所有任务点进行排列编码生成多个路径，筛选出满足温室约束条件的候选路径； 计算每个候选路径的总路径长度和总转弯角度； 将最小化总路径长度和最小化总转弯角度作为双目标函数，通过群智能优化算法筛选出最优解集； 从最优解集中选择综合性能最优的候选路径作为最终规划路径； 所述将最小化总路径长度和最小化总转弯角度作为双目标函数，通过群智能优化算法计算出最优解集包括： 基于候选路径构建种群，种群中的每个个体为一个候选路径，对种群循环执行以下步骤，直至满足终止条件： 对种群中的所有个体进行非支配排序以划分前沿层级； 计算每个前沿层级的个体在目标空间的改进拥挤度距离； 根据所述前沿层级和改进拥挤度距离选择优秀个体进入下一代种群； 通过锦标赛选择机制从下一代种群中选择父代候选路径； 对父代候选路径执行部分匹配交叉操作和反转变异操作生成子代候选路径； 合并父代候选路径和子代候选路径形成新种群； 在满足终止条件后，停止循环，将最后一次循环得到的新种群作为最终种群； 从最终种群中提取最优解集； 其中，计算每个前沿层级的个体在目标空间的改进拥挤度距离包括： 对每个个体，计算其在每个目标函数上与前一个相邻个体的目标值差异和与后一个相邻个体的目标值差异，其中所述相邻个体为同一前沿层级内按目标函数值升序或降序排序后直接相邻的个体； 计算每个目标函数在当前前沿层级的最大值和最小值； 将每个目标函数上与前一个相邻个体和后一个相邻个体的目标值差异相加，得到各目标方向上的目标值差异之和； 基于目标函数在当前前沿层级的最大值和最小值对所述目标值差异之和进行归一化处理，生成归一化差异值； 基于所述归一化差异值构建局部密度因子； 基于所述局部密度因子、每个目标函数上与相邻个体目标值的差值以及每个目标函数在当前前沿层级的最大值和最小值，计算当前前沿层级的个体在目标空间的改进拥挤度距离。

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