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龙图腾网获悉北京大学申请的专利一种碰撞风险觉知与高可扩展性的大规模集群机器人运动规划方法及装置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：CN121209573B 。

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：202511748656.6，技术领域涉及：G05D1/646；该发明授权一种碰撞风险觉知与高可扩展性的大规模集群机器人运动规划方法及装置是由刘畅;杨栩如;赵宇桥;胡韫泽设计研发完成，并于2025-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种碰撞风险觉知与高可扩展性的大规模集群机器人运动规划方法及装置在说明书摘要公布了：本发明属于机器人领域，为了解决大规模机器人集群的运动规划可扩展性、导航灵活性、系统安全性问题，本发明提出一种碰撞风险觉知与高可扩展性的大规模集群机器人运动规划方法及装置，包括：在宏观阶段，使用高斯混合模型表示集群的宏观状态，并通过模型预测控制规划高斯混合模型的输运轨迹；在微观阶段，通过人工势场法为机器人分配目标位置，并结合分布式模型预测控制实现个体对高斯混合模型输运轨迹的跟踪与动态避障。本发明能够有效提升大规模集群机器人系统在复杂环境中的运动规划性能。本发明中通过调节风险接受程度，能够灵活调整机器人集群与障碍物的距离，实现安全性与运动效率的平衡。

本发明授权一种碰撞风险觉知与高可扩展性的大规模集群机器人运动规划方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种碰撞风险觉知与高可扩展性的大规模集群机器人运动规划方法，其特征在于，包括： S101，在宏观阶段，使用高斯混合模型表示集群的宏观状态，并通过模型预测控制规划高斯混合模型的输运轨迹；在宏观阶段建立的优化问题P的约束1使用条件风险价值CVaR衡量当前机器人集群的高斯混合模型的碰安全性能，条件风险价值CVaR能够计算服从连续分布的随机变量在风险接受程度α最坏情况下的条件期望值， 其中，对于高斯随机变量，其条件风险价值CVaR解析表达式为 ， 其中为标准正态分布的概率密度函数，为标准正态分布的累积分布函数，又因为对于高斯混合模型中的第j个高斯组分与空间障碍物的符号距离函数SDF满足高斯分布，符号距离函数SDF记为，即 进而推导得出高斯混合模型的CVaR表达式， 其中表示对应组分的权重，的分布在风险价值分位点处的尾概率，即，因此使用CVaR量化整个高斯混合模型的碰撞风险，约束其CVaR值小于阈值，即约束1写为 ，3 其中表示预测时域长度； S103，在微观阶段，通过人工势场法为机器人分配目标位置，并结合分布式模型预测控制实现个体对高斯混合模型输运轨迹的跟踪与动态避障。

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