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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利基于两步优化策略的移动机器人轨迹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：CN119717517B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202411839912.8，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于两步优化策略的移动机器人轨迹规划方法及装置是由楼云江;王涛;张近民设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于两步优化策略的移动机器人轨迹规划方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及基于两步优化策略的移动机器人轨迹规划方法，包括以下步骤：使用最大内切圆表示移动机器人碰撞范围，简化碰撞约束的建模，并使用样条线的控制点作为优化变量，同时控制点能够随环境自适应调整数量，经过优化得到的多项式曲线作为下一步优化的初始值；使用欧氏距离场精确描述移动机器人的底盘信息，并使用三次多项式曲线中相邻连接的路径点作为优化目标函数，通过算法实现求解机器人的优化位姿序列及路径曲线。本发明还涉及一种计算机装置包括存储器和处理器，该处理器在执行储存在存储器的指令时实施所述轨迹规划方法。

本发明授权基于两步优化策略的移动机器人轨迹规划方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种移动机器人的路径规划方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S100、根据所述移动机器人的底盘形状获取最大内切圆的几何数据，且以初始采样分辨率配置预设数量的一组控制点来与移动机器人的路径规划的轨迹线关联； S200、更新所述移动机器人的碰撞数据，构建避碰约束，并在无碰撞条件下基于最小路径长度消耗的第一目标函数最优化地计算一组控制点的位置，将优化计算得到的控制点拟合成更新的轨迹线； S300、确定所述移动机器人的最大内切圆沿所述更新的轨迹线的所有行程运动时没有与障碍物发生碰撞，则得到在内切圆约束模型下的多项式曲线轨迹几何数据作为精优化轨迹的初始值，否则，在碰撞区域的增设更多数量的控制点，并返回步骤S200； S400、根据所述移动机器人的底盘形状所获取的精确几何形状数据，建立所述移动机器人的欧式距离场模型，并添加碰撞风险区域，构建碰撞约束； S500、以所述的多项式曲线轨迹几何数据生成的曲线作为移动机器人的路径点的连线，建立路径点中的移动机器人位姿序列作为优化变量，并基于最小能量消耗的第二目标函数的优化方程求解最优化的位姿序列，并将优化求解得到的位姿序列拟合成更新的多项式曲线； S600、确定所述移动机器人的精确几何形状沿所拟合得到的多项式曲线的所有行程没有与障碍物发生碰撞，则得到所述的多项式曲线的系数参数以及优化求解的位姿序列作为所述移动机器人的路径规划结果，否则，增加碰撞区域中的位姿采样密度来生成位姿序列，并返回步骤S400； 其中，所述步骤S100包括： 设置风险区域，通过下式提供风险惩罚值计算函数，用于最小能量消耗的第一目标函数最优化计算， 其中，表示所述移动机器人的底盘中心与障碍边缘的距离，表示所述的移动机器人的底盘形状最大内切圆半径，表示风险区域最大值，表示风险区域边缘到出现碰撞边缘的最大距离， 如果那么移动机器人处于碰撞区域，如果那么移动机器人处于风险区域； 所述步骤S200包括以下步骤： S210、通过以下公式以最小能量消耗的第一目标函数，利用梯度下降算法最优化地求解控制点的位置向量， 其中，表示碰撞约束，表示控制点的变化剧烈程度，表示轨迹线的长度约束，、、分别表示避碰的约束系数、平滑程度系数和路径长度系数，表示风险惩罚值计算函数，表示障碍物位置向量，i、j、n和m属于自然数，用于公式中的参数的上下标计数； 所述步骤S200还包括以下步骤： S220、通过以下公式将优化计算得到的控制点拟合成样条曲线并作为轨迹线， 其中，是用于生成样条曲线的函数变量，,是多项式阶数,表示样条曲线的常数矩阵，是构成样条曲线的多项式项的向量，是控制点矩阵，i是用于公式中的参数的上下标计数的自然数，，是控制点数量。

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