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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于动态场景结构膨胀感知的路径规划算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：CN116009527B 。

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：202211066028.6，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权基于动态场景结构膨胀感知的路径规划算法是由金兢;俞晨辉;廖志伟;赵玲娜设计研发完成，并于2022-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态场景结构膨胀感知的路径规划算法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于动态场景结构膨胀感知的路径规划算法。首先，通过栅格地图的稀疏拓扑结构图使随机树的扩展更具方向性，采用改进的双向快速搜索随机树算法得到初始路径，减少移动机器人的寻路时间。其次，根据动态障碍物的大小和数量、静态障碍物之间的最短距离和地图的大小，通过自适应算子建立机器人的膨胀模型，让其在动态的场景下预碰撞到移动的障碍物。最后，基于随机采样算法得到的规划路径特点，构建移动机器人的运动模型。本发明大大缩短路径规划的时间，有效的解决了室内环境下机器人路径规划时间长以及狭长空间无法快速进行路径规划的问题。具有很强的实时性和灵活性，可以在动态的场景中有效的进行避障导航。

本发明授权基于动态场景结构膨胀感知的路径规划算法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态场景结构膨胀感知的路径规划算法，其特征在于：具体包括如下步骤： 1根据实际场景建立栅格地图； 2利用Harris角点检测算法得到轮廓骨架中的特征点，并通过自适应阈值消除冗余的特征点，保留下来的特征点成为稀疏拓扑节点； 3通过稀疏拓扑节点构建稀疏化拓扑结构图，并通过双向快速搜索随机树算法对拓扑结构图计算出初始路径； 4设定移动机器人自适应膨胀模型和运动模型使其在动态场景中进行移动仿真并进行障碍物提前感知； 5未感知到动态障碍物时，移动机器人继续按照步骤3中的规划路径进行移动； 6在感知到动态障碍物时，移动机器人进行路径重规划，其起点为当前节点，终点为当前节点向后探索W个节点，如果是由稀疏化拓扑结构图构成的路径，则为W个稀疏拓扑节点； 7在进行路径重规划时根据步骤6的起止点并采用最优双向快速搜索随机树法，快速规划出新的路径； 8把新的路径与原先的路径进行融合，移动机器人在融合后的路径上继续移动同时重复进行步骤7； 步骤4所述的设定移动机器人自适应膨胀模型和运动模型使其在动态场景中进行移动仿真并进行障碍物提前感知，具体如下： 首先采用自适应膨胀半径在物体周围进行膨胀感知以提前预知障碍物，在感知到障碍物后，立即进行路径重规划，具体公式如下： 其中k为自适应参数，动态调整膨胀半径，lmin为静态障碍物之间的最短距离、q为动态障碍物之间的数量，s为动态障碍物的面积，R表示自适应膨胀半径，argmin是一个数学函数，表示使目标函数fx取最小值时的变量值； 然后设定移动机器人运动模型，提出如下公式： Xpos＝nodecurrent.x+nodenext.x-nodecurrent.xk Ypos＝nodecurrent.y+nodenext.y-nodecurrent.yk 其中nodecurrent代表当前节点的位置，nodenext代表规划路径相邻的下一个节点的位置，Xpos和Ypos包含机器人运动模型中的位置信息以及方向信息，x和y是机器人的坐标值，k值自适应调整移动机器人的速度，k值越大其移动速度越慢，k值越小其移动速度越快；在节点较为密集的地方，节点构成的路径平滑性较差，具体体现为移动速度较慢，同时在节点稀疏的地方，节点构成的路径的平滑性较好，具体体现为移动速度较快。

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