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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种弹性带约束下的移动机器人动态轨迹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：CN120023834B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510505378.5，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种弹性带约束下的移动机器人动态轨迹规划方法是由霍宇琪;芦安洋设计研发完成，并于2025-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种弹性带约束下的移动机器人动态轨迹规划方法在说明书摘要公布了：本发明属于人工智能技术领域，是一种弹性带约束下的移动机器人动态轨迹规划方法，包括：初始化机器人动力学方程，并利用代价函数表示最优运动规划问题；构建随机树数据集，结合可变采样区域，执行重布线操作，优化随机树结构；利用目标偏置方法调整限制采样区域；针对障碍物采用分层碰撞检测方法，进行粗略碰撞检测和精细检测排除无效路径；计算碰撞风险概率，将碰撞风险概率超出阈值的节点剔除；应用弹性带方法优化机器人的动态轨迹，实现移动机器人的动态轨迹规划。本发明在轨迹优化过程中实现了对每个节点状态及碰撞风险的检测，显著提升了系统的鲁棒性和适应性。机器人在复杂环境中能够自适应调整轨迹，满足避障的需求。

本发明授权一种弹性带约束下的移动机器人动态轨迹规划方法在权利要求书中公布了：1.一种弹性带约束下的移动机器人动态轨迹规划方法，其特征在于，包括： 初始化机器人动力学方程，并利用代价函数表示最优运动规划问题； 构建随机树数据集，结合可变采样区域，执行重布线操作，优化随机树结构； 利用目标偏置方法调整限制采样区域； 所述利用目标偏置方法调整限制采样区域，具体包括： 针对复杂或特殊环境，利用目标偏置方法调整限制采样区域生成初始路径： 其中，为随机采样点，为0,1范围内生成的均匀分布随机数，表示在自由空间中随机选取采样点；是设定的目标偏差阈值，为目标点，当路径未被障碍物阻挡时，在目标点上采样，朝向目标点扩展，直至遇到障碍物阻挡该路径； 针对障碍物采用分层碰撞检测方法，进行粗略碰撞检测和精细检测排除无效路径； 所述粗略碰撞检测采用包围体技术，对于每个多边形障碍物，计算其中心位置及包围圆半径，得到障碍物中心到路径段的最小距离，障碍物中心的坐标为，路径段的两个端点和的坐标分别为和，设向量为路径段方向向量，为端点到的向量，有： 用参数表示在线段上的投影位置，通过内积计算： 将限制在之内，确保投影点在实际路径上而非路径延长线上： 根据参数，将投影点坐标表示为： 则最小距离为障碍物中心点到投影点距离，表示为： 若最小距离大于包围圆半径则认为无碰撞，粗略检测完毕； 所述精细检测使用线性插值方法在路径上生成插值点，遍历各点以检测是否发生碰撞； 设路径起始点和终止点分别为和，通过参数进行线性插值，生成的任意点为： 检测过程中通过设置步长生成插值点列，检测障碍物在给定坐标系下的上下左右边界，即宽度和高度，将表示为： 其中，为障碍物的上边界位置参数，为障碍物的下边界位置参数，为障碍物的左边界位置参数，为障碍物的右边界位置参数，为障碍物的横向长度参数，为障碍物的纵向长度参数；和为障碍物中心坐标；若插值点满足条件：，认为发生碰撞，算法终止并标记该路径无效； 计算碰撞风险概率，将碰撞风险概率超出阈值的节点剔除； 应用弹性带方法优化机器人的动态轨迹，实现移动机器人的动态轨迹规划。

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