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龙图腾网恭喜道锦(深圳)技术有限公司申请的专利基于类脑决策与视觉定位的多足机器人运动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：CN119958572B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202510413647.5，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权基于类脑决策与视觉定位的多足机器人运动规划方法是由卢隽;陈德君设计研发完成，并于2025-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于类脑决策与视觉定位的多足机器人运动规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于类脑决策与视觉定位的多足机器人运动规划方法，属于多足机器人技术领域，包括：采集多足机器人运动实时数据并进行处理；构建多足机器人运动规划决策模型对多足机器人运动特征数据进行分析，确定多足机器人运动规划决策方案；规划多足机器人运动，控制多足机器人的步态和动作，并实时监测形成多足机器人运动规划闭环控制。本发明解决现有的不能基于类脑决策与视觉定位对多足机器人运动进行有效地规划，使多足机器人在复杂环境中的自主导航与运动规划决策能力差的问题。本发明可基于类脑决策与视觉定位对多足机器人运动进行有效地规划，提升多足机器人在复杂环境中的自主导航与运动规划决策能力，使多足机器人运动效果好。

本发明授权基于类脑决策与视觉定位的多足机器人运动规划方法在权利要求书中公布了：1.基于类脑决策与视觉定位的多足机器人运动规划方法，其特征在于，包括： 采集多足机器人运动实时数据并进行处理确定多足机器人运动特征数据； 构建多足机器人运动规划决策模型对多足机器人运动特征数据进行分析，决策出最优的多足机器人运动规划，确定多足机器人运动规划决策方案； 规划多足机器人运动，控制多足机器人的步态和动作，并实时监测形成多足机器人运动规划闭环控制； 构建多足机器人运动规划决策模型，包括： 根据多足机器人运动规划需求，收集多足机器人运动历史数据，并对收集的多足机器人运动历史数据进行划分，确定训练集及测试集； 基于深度学习技术，采用训练集对深度学习模型进行训练，使深度学习模型模拟人脑的认知机制且自主学习和适应复杂环境，并优化运动规划决策方案，确定基于类脑决策的多足机器人运动规划决策模型； 采用测试集对基于类脑决策的多足机器人运动规划决策模型进行测试，并评估基于类脑决策的多足机器人运动规划决策模型的决策性能，确定最佳的多足机器人运动规划决策模型； 对多足机器人运动特征数据进行分析，确定多足机器人运动规划决策方案，包括： 获取最佳的多足机器人运动规划决策模型，并将最佳的多足机器人运动规划决策模型部署于实际的多足机器人运动规划环境中； 将多足机器人运动特征数据输入到最佳的多足机器人运动规划决策模型中，根据最佳的多足机器人运动规划决策模型对多足机器人运动特征数据进行分析，决策出最优的多足机器人运动规划，确定多足机器人运动规划决策方案； 根据多足机器人运动规划决策方案规划多足机器人运动，控制多足机器人的步态和动作，规划多足机器人的运动路径，使多足机器人行走平稳且在复杂环境中能够避开障碍物并到达目标位置。

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