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龙图腾网获悉上海应用技术大学申请的专利一种基于场景先验的智能体目标搜索的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：CN115311538B 。

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：202210156851.X，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权一种基于场景先验的智能体目标搜索的方法是由赵怀林;陆升阳;梁兰军;侯煊设计研发完成，并于2022-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于场景先验的智能体目标搜索的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于场景先验的智能体目标搜索的方法，用于机器人的目标搜索，包括以下步骤：确认目标编码信息和待搜索目标；通过机器人获取待搜索场景的环境图像，根据环境图像构建深度图像矩阵、语义图像矩阵；对提取对象关系特征向量；构建空间语义融合矩阵；根据空间语义地图融合矩阵获取语义地图特征向量；根据对象关系特征向量、语义地图特征向量及目标编码信息生成融合特征向量；根据融合特征向量对价值网络和目标网络进行训练，完成训练后基于训练好的价值网络进行目标搜索。与现有技术相比，本发明具有导航精度高、搜索准确性效率高等优点。

本发明授权一种基于场景先验的智能体目标搜索的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于场景先验的智能体目标搜索的方法，其特征在于，用于机器人的目标搜索，包括以下步骤： S1：确认目标编码信息和待搜索目标； S2：通过机器人获取待搜索场景的环境图像，根据环境图像构建深度图像矩阵、语义图像矩阵； S3：对环境图像进行对象关系特征分析，识别环境中的物体并确认与待搜索目标关系可能性最大的物体，提取对象关系特征向量； S4：根据深度图像矩阵、语义图像矩阵获取空间语义点云，并根据空间语义点云和环境中的物体信息构建空间语义融合矩阵； S5：根据空间语义融合矩阵获取语义地图特征向量； S6：根据对象关系特征向量、语义地图特征向量及目标编码信息生成融合特征向量； S7：构建目标搜索的价值网络和目标网络，根据融合特征向量对价值网络和目标网络进行训练，完成训练后基于训练好的价值网络进行目标搜索； 步骤S3具体包括： S31：获取场景图谱G＝{V,E}，V为图谱节点，表示场景中不同的物体种类，E为图谱边，表示两个类别物体间的位置关系，使用视觉基因组数据集作为来源，根据待搜索场景中出现的所有对象的类别构建知识图，将每一个类别都表示为图中的一个节点，在视觉基因组数据集中对象关系出现频率大于3的两个节点间使用边来链接生成图结构并用二进制邻接矩阵A表示； S32：构建图卷积神经网络，输入为环境图像的RGB图像，输出为空间关系特征，将空间关系特征映射到512维得到对象关系特征向量； 步骤S4的具体步骤包括： S41：生成一个C+2*224*224的全0矩阵，该矩阵代表空间语义融合矩阵M，所述的空间语义融合矩阵含有C+2个图层，其中224*224代表每一个图层的尺寸； S42：考虑机器人的位置和姿态Pxt,yt,zt,θt生成空间点云； S43：所述的空间点云的尺寸为C*W*L*H，其中C为空间语义点云的通道，每一个通道都代表了一个语义类别，W*L*H则分别为空间语义点云的宽、长、高，在高的维度求和并将三维点云映射到二维上，得到尺寸为C*W*L的二维映射特征图，作为空间语义融合矩阵的前C层； S44：在空间语义融合矩阵的C+1层记录机器人行走的路径，在C+2层中标记与待搜索目标关系可能性最大的物体； S45：实时获取机器人的最新空间点云、路径和与待搜索目标关系可能性最大的物体，对空间语义融合矩阵进行更新。

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