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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于随机采样式遗传算法的全局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：CN116107311B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202310149156.5，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种基于随机采样式遗传算法的全局路径规划方法是由张涛;刘咏怡设计研发完成，并于2023-02-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于随机采样式遗传算法的全局路径规划方法在说明书摘要公布了：一种基于随机采样式遗传算法的全局路径规划方法，该方法通过随机采样与高斯采样交替的方式进行种群初始化，增加初始种群的多样性以及路径段的连通性；在适应度函数中增加膨胀层惩罚因子，增加路径的安全性；将种群按照适应度值分为高适应度种群和低适应度种群，通过判定编码重复率并融合模拟退火算法进行路径交叉操作，避免陷入局部最优解；通过去重操作，迭代前期和后期分别以固定的频率删除父代冗余节点，提高种群质量。

本发明授权一种基于随机采样式遗传算法的全局路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于随机采样式遗传算法的全局路径规划方法，具体步骤如下，其特征在于： 步骤1：利用激光雷达对环境建图，并将得到的二维地图栅格化,将不规则障碍物膨胀化； 步骤2：设定采样数量、采样阈值、节点邻域步长，在栅格地图中按照采样数量进行随机采样与高斯采样，将落在障碍物区域的采样点删除，直至处于空闲状态的采样点数量到达采样阈值； 步骤3：连接各节点邻域步长内的其他邻近节点，将形成的路径存放进路径集； 步骤4：计算路径集中的各条路径适应度，将适应度最高的两条路径加入到临时路径集，其余路径根据其适应度大小以及设定的淘汰率进行选择与淘汰，选中的路径加入临时路径集； 所述步骤4具体包括以下步骤： 包括以下步骤： 4.1根据路径长度、路径平滑度与惩罚因子设定适应度函数：Fit＝ω1*fit1+ω2*fit2-ω3*fit3； 其中，fit1为与路径长度相关的适应因子，fit2为与路径平滑度相关的适应因子，fit3为与路径占据膨胀层个数相关的惩罚因子；ω1、ω2、ω3分别为权重系数 4.2按照适应度大小将路径排序，将适应度最高的两条路径加入到临时路径集，其余路径根据适应度大小赋予被选择的概率，适应度越高，被选择的概率越大； 4.3根据设定的淘汰率确认本轮临时路径集个体数量阈值，将被选中的路径加入临时路径集，直至到达阈值； 步骤5：根据适应度大小将路径集分为高适应度路径区和低适应度路径区，根据交叉概率、评价参数、编码重复率以及模拟退火思想进行优化交叉操作； 步骤6：对路径集进行自适应去重操作，后期路径质量良好，以fd的频率去重；前期路径质量较差，以1.5fd的频率去重； 步骤7：循环以上步骤，直至个体适应度达到设定的阈值或迭代次数达到上限则结束算法，找到最优全局路径。

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