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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利基于神经网络的巡检机器人路径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：CN120141503B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510631945.1，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权基于神经网络的巡检机器人路径规划方法及装置是由缪炳荣;胡泽邦;秦欣彤设计研发完成，并于2025-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的巡检机器人路径规划方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了基于神经网络的巡检机器人路径规划方法及装置，涉及路径规划技术领域，包括：根据起始点和目标点进行搜索节点，在搜索过程中进行节点碰撞检测并节点连接，得到初始采样路径集；对初始采样路径集中的节点进行采样概率计算，并通过神经网络进行迭代优化，得到采样拓展方案；基于采样拓展方案对起始点和目标点进行搜索节点，在搜索过程中进行节点碰撞检测，其中，当碰撞到障碍物时，构建采样重构模型，根据变电站布局信息对采样拓展方案搜索得到的节点进行不同步长调整并选择最短路径，得到可行路径；对可行路径进行平滑优化，得到最终巡检路径。本发明解决了变电站设备运维管理中安全风险的问题。

本发明授权基于神经网络的巡检机器人路径规划方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于神经网络的巡检机器人路径规划方法，其特征在于，包括: 获取变电站布局信息，所述变电站布局信息包括起始点和目标点； 根据所述起始点和所述目标点进行搜索节点，在搜索过程中进行节点碰撞检测，将所述起始点、所述目标点和搜索得到的节点进行连接，得到初始采样路径集； 对所述初始采样路径集中的节点进行采样概率计算，结合所述碰撞检测得到的碰撞信息和时间成本信息，通过预设的神经网络对所述初始采样路径集中的节点进行迭代优化，得到采样拓展方案； 其中，所述采样拓展方案的具体获取方式，包括： 获取历史轨迹数据； 基于预设的自适应定位算法对所述初始采样路径集进行路径规划处理，通过预设的路径评判标准对所述初始采样路径集进行优化，得到局部路径； 根据所述历史轨迹数据对所述局部路径进行决策处理，得到行走路径段； 对所述行走路径段进行归一化概率计算，得到采样概率表达式； 基于所述采样概率表达式对所述初始采样路径集中的节点进行计算，通过所述碰撞信息和所述时间成本信息对所述初始采样路径集中的节点进行整合，得到优化后的采样路径集； 根据所述神经网络对所述优化后的采样路径集中的节点进行迭代优化，得到采样拓展方案； 基于所述采样拓展方案对所述起始点和所述目标点进行搜索节点，在搜索过程中进行节点碰撞检测，其中，当碰撞到障碍物时，构建采样重构模型，根据所述变电站布局信息对所述采样拓展方案搜索得到的节点进行不同步长调整并选择最短路径，得到可行路径； 其中，所述可行路径的具体获取方式，包括： 基于所述采样拓展方案对所述起始点和所述目标点进行搜索节点，得到拓展点，所述拓展点为采样拓展方案搜索得到的节点，所述拓展点不少于两个； 在搜索过程中对每个所述拓展点进行碰撞检测，当所述拓展点碰撞到障碍物时，需要对所述初始采样路径集进行重构； 基于所述起始点和所述目标点之间进行随机采样构建，得到采样重构模型； 其中，所述采样重构模型的具体获取方式，包括： 基于所述起始点和所述目标点之间的距离进行多次随机采样并构建，得到重构轨迹； 根据所述重构轨迹对所述初始采样路径集进行修改，通过所述碰撞检测得到的障碍物位置进行约束，得到重构路径集； 根据预设的最大迭代次数对所述重构路径集进行迭代优化处理，通过所述初始采样路径集中的误差数据进行统计分析，得到采样重构模型； 根据所述采样重构模型和所述变电站布局信息对每个所述拓展点进行不同步长调整并选择最短路径，得到可行路径； 对所述可行路径进行平滑优化，得到最终巡检路径。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西南交通大学，其通讯地址为：610031 四川省成都市金牛区二环路北一段111号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。