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龙图腾网获悉西安达升科技股份有限公司申请的专利多层级协同规划的机器人导航控制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：CN121384053B 。

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：202511983138.2，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权多层级协同规划的机器人导航控制方法及系统是由赵江民设计研发完成，并于2025-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本多层级协同规划的机器人导航控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及机器人导航控制技术领域，公开了多层级协同规划的机器人导航控制方法及系统，该方法为：先获取全局规划、局部避障和执行控制等多种节点的环境感知数据，提取导航特征并匹配获得层级标识对，再据此构建导航模型，通过分层指令封装生成标准控制指令；同时获取环境拓扑数据，构建三维环境地图并划分区域单元，将其分为核心导航区等类型，对初始导航路径用适应度评估体系结合蚁群算法迭代优化，还通过双向匹配等筛选层级标识对。系统的控制器用于执行上述操作。该方法及系统实现多层级协同规划，提升了机器人在复杂环境中导航的效率、精度和可靠性。

本发明授权多层级协同规划的机器人导航控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.多层级协同规划的机器人导航控制方法，其特征在于，包括： 获取多种节点采集的环境感知数据，根据环境感知数据分别进行导航特征提取，并根据提取的导航特征进行匹配获得层级标识对；其中多种节点包括全局规划节点、局部避障节点和执行控制节点；其中根据提取的导航特征进行匹配获得层级标识对，包括：在导航特征处提取层级描述符，为导航特征分配时序标签，根据层级描述符寻找关联点，从而获取匹配层级标识对；其中层级描述符为描述导航特征的属性序列； 根据环境感知数据和层级标识对构建导航模型，并根据环境感知数据对导航模型进行指令封装生成标准控制指令，包括： 以相互匹配获取的层级标识对作为基准点通过连续关联获取导航模型，采用基于区域分段的方法，基于多节点之间导航特征匹配得到的稀疏路径，通过扩展和筛选得到覆盖目标区域的完整或局部的导航路径模型； 采用分层指令封装，通过两个层级进行指令封装，第一层级从原始感知空间封装到可用策略表达的中间模式；第二层级将中间模式的指令封装到需要执行的目标空间，生成标准控制指令； 获取所需导航的环境拓扑数据，根据环境拓扑数据生成导航路径；多种节点根据导航路径进行采集获取环境感知数据； 环境拓扑数据包括所需导航区域的目标区域、障碍物分布和节点状态数据，根据环境拓扑数据生成导航路径，包括： 根据目标区域进行边界识别构建导航区域，根据导航区域规划导航路径； 根据障碍物分布和节点状态数据建立导航基准，根据导航基准进行环境感知数据的采集； 所述根据导航区域规划导航路径，包括： 在待导航的目标区域构建三维环境地图，根据三维环境地图将待导航目标区域划分为若干以预设间距为边长的区域单元； 根据目标区域、障碍物分布以及节点状态数据，对三维区域单元进行分类，所述分类包括核心导航区、普通路径区、障碍规避区三个类型，对核心导航区进行优先级标记； 随机生成若干初始导航路径，形成初始导航路径集合； 构建适应度评估体系，所述适应度评估体系包括路径平滑度评估项、避障难度评估项以及能耗成本评估项； 路径平滑度评估项为初始导航路径中各节点间转向角度的累加值； 避障难度评估项为初始导航路径中各区域单元内障碍物密度的总和； 能耗成本评估项为初始导航路径中需要调整的节点动力和转向参数的数量； 以初始导航路径集合作为初始种群，根据适应度评估体系进行迭代优化，得到最优导航路径，完成导航路径的规划，包括： 根据适应度评估体系，计算各个初始导航路径的评估值，根据三个评估项分别对初始导航路径进行评估值由低到高的排序，得到三个初始导航路径的排序集合； 根据评估值，分别从三个排序集合中通过概率选择若干初始导航路径，形成三个不同方向的子种群，被选中的概率与评估值成反比； 每个子种群内按照蚁群优化算法进行位置更新、信息素调整和个体学习，并剔除不可达的路径方案，分别迭代预设次数，形成迭代后的三个子种群； 根据评估值从三个子种群中随机选择个体，形成基础信息素库，在三个子种群之间两两交叉形成三组交叉子种群，对每组交叉子种群，计算各个个体的三个评估值，对交叉子种群涉及的两个评估值进行多目标排序，并根据排序结果进行位置更新、信息素调整和个体学习，然后剔除不可达的路径方案； 三组交叉子种群迭代预设次数后，将三个子种群组合到一起，对三个评估项进行加权求和得到综合评估值，根据综合评估值进行位置更新、信息素调整和个体学习，并迭代预设次数后得到评估值最小的个体作为最优的导航路径。

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