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龙图腾网获悉湖南理工职业技术学院申请的专利复杂场景环卫机器人避障方法、装置、设备及介质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：CN120386360B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510873636.5，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权复杂场景环卫机器人避障方法、装置、设备及介质是由谢宇明;何瑛;赵奇;向云南;刘家锐;程天骄设计研发完成，并于2025-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本复杂场景环卫机器人避障方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种复杂场景环卫机器人避障方法、装置、设备及介质。方法包括：对环境数据分离噪声数据，得到多源初步信号；提取各动态障碍物的空间坐标和速度矢量，确定动态障碍物位置和目标运动趋势，和静态障碍物位置，并确定环卫机器人的避障序列；提取避障的关键触发点及其特征向量；判断环卫机器人是否存在死锁潜在区域；若存在死锁潜在区域，调整路径权重，得到优化后的规划路径；从优化后的规划路径中提取调整参数，确定相对位移趋势；对各障碍物进行优先级排序，确定目标避障路径，并控制环卫机器人运动。如此，通过对环境数据分离噪声数据，并制定动、静态障碍物协同避障策略，可以提高在复杂场景下避障的准确度。

本发明授权复杂场景环卫机器人避障方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种复杂场景环卫机器人避障方法，其特征在于，所述方法包括： 对环卫机器人预设范围内的环境数据分离噪声数据，得到多源初步信号，其中，所述环境数据至少包括所述预设范围内的动态障碍物的速度、距离，和静态障碍物的距离； 在所述多源初步信号中提取各所述动态障碍物的空间坐标和速度矢量，基于空间映射算法，确定各所述动态障碍物的位置和目标运动趋势，以及各所述静态障碍物的位置； 根据各所述动态障碍物的位置和目标运动趋势、以及各所述静态障碍物的位置，确定所述环卫机器人的避障序列； 从所述避障序列中提取所述环卫机器人避障的关键触发点，以及所述关键触发点的特征向量； 基于A星算法，根据所述关键触发点的特征向量和所述环卫机器人的预设作业时长，判断所述环卫机器人是否存在死锁潜在区域； 响应于所述环卫机器人存在死锁潜在区域，根据所述死锁潜在区域调整路径权重，得到优化后的规划路径，其中，所述路径权重至少包括动态障碍物权重和死锁风险权重； 从所述优化后的规划路径中提取调整参数，确定各所述动态障碍物与各所述静态障碍物的相对位移趋势，其中，所述调整参数至少包括环卫机器人速度和环卫机器人角速度； 根据所述相对位移趋势，对各障碍物进行优先级排序，确定目标避障路径； 基于所述目标避障路径控制所述环卫机器人运动； 其中，所述从所述避障序列中提取所述环卫机器人避障的关键触发点，包括： 从所述避障序列中提取环卫机器人的避障触发点； 根据预设的轻量化卷积网络提取各所述避障触发点的事件特征，得到初始特征集； 采用稀疏矩阵对所述初始特征集进行压缩处理，并在嵌入环境中资源限制超出预设阈值时，通过压缩技术调整稀疏矩阵结构，得到优化特征集； 将所述优化特征集与各所述避障触发点进行对应，得到特征向量的分布序列； 根据所述分布序列确定所述环卫机器人避障的关键触发点。

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