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龙图腾网获悉江西水利电力大学申请的专利一种未知环境下移动机器人动态感知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：CN121028785B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511440858.4，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种未知环境下移动机器人动态感知路径规划方法是由郭波;李智渊;张晨赟设计研发完成，并于2025-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种未知环境下移动机器人动态感知路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明涉及智能移动机器人路径规划技术领域，具体为一种未知环境下移动机器人动态感知路径规划方法。本发明基于障碍物密度与动态活跃度建立环境复杂度模型，按此自适应调整地图分区与避障判定；以近、中、远子区域基于点云相似性实施增量更新；对障碍物点云提取轮廓并进行拓扑优化；以射线与扫描点双重标注识别动态候选点，结合空间聚类与轨迹预测估算碰撞时间；依据碰撞时间实施分级避障与局部或全局重规划并对修复路径平滑处理。本发明显著提高了移动机器人在动态复杂环境中的路径规划效率和实时避障能力，降低了计算资源消耗，适用于仓储物流、无人驾驶等需要高动态响应的应用场景。

本发明授权一种未知环境下移动机器人动态感知路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种未知环境下移动机器人动态感知路径规划方法，其特征在于，包括： S100：基于障碍物密度和动态障碍物活跃度计算环境复杂度，并依据所述环境复杂度动态调整后续地图更新分区阈值与感知避障判定参数； S200：以移动机器人为中心将感知区域划分为近、中、远子区域，基于点云相似性对各子区域实施增量式地图更新，仅对相似性低于对应阈值的区域进行更新； S300：对更新区域内的障碍物点云提取轮廓并实施拓扑优化，通过合并相邻轮廓并去除冗余几何特征生成简化障碍物表示； S400：基于简化障碍物表示，通过射线投射与扫描点的双重标注识别动态候选点，并对所述候选点进行聚类与未来轨迹预测； S500：根据预测轨迹进行碰撞时间预测并选择相应的分级避障策略，当局部重规划次数达到由环境复杂度确定的阈值时触发全局重规划； 所述增量式地图更新具体包括： 计算地图上各点云到移动机器人的距离和到规划路径的垂直距离； 根据点云到移动机器人的距离小于近距离阈值划分为近区域，距离在近距离阈值与中距离阈值之间且到规划路径垂直距离小于侧向距离阈值的划分为中区域，其余划分为远区域； 分别计算各区域当前时刻点云与上次更新时刻点云的交集与并集，通过交集与并集的比值得到各区域的相似度； 将各区域相似度与对应的相似性阈值进行比较，相似度低于阈值的区域标记为需要更新的区域； 按照移动机器人朝向将需要更新的区域划分为前方、侧方和后方三个优先级，依次对标记区域执行点云数据更新操作； 所述提取轮廓并实施拓扑优化具体包括： 对更新区域内的障碍物点云执行边界提取算法获得初始轮廓点集，将每个轮廓按照预设膨胀距离向外膨胀； 遍历所有膨胀后的轮廓，检测相互交叉的轮廓并插入虚拟顶点后合并为单一轮廓； 遍历合并后轮廓的每个顶点，计算相邻两边的夹角和边长，将夹角小于锐角阈值或大于钝角阈值且两边边长均大于特征边长阈值的顶点标记为特征角进行保护； 移除未被特征角保护且夹角小于锐角阈值或大于钝角阈值的顶点，移除未被特征角保护且边长小于最小边长阈值的边，并用该边的中点替代原有两个端点； 对优化后的轮廓执行自相交检测，存在相交情况时回退至优化前的轮廓作为最终结果； 所述识别动态候选点具体包括： 从移动机器人位置向激光雷达扫描点投射射线，将射线路径上经过的栅格单元标记为RAY； 将激光雷达扫描到的障碍物点对应的栅格单元标记为SCAN； 检测同时具有RAY标记和SCAN标记的栅格单元，将对应的障碍物点识别为动态候选点。

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