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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)申请的专利一种基于双椭球的分布式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：CN119594976B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202411725415.5，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种基于双椭球的分布式路径规划方法是由陆文杰;陈荣;张峥捷设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双椭球的分布式路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双椭球的分布式路径规划方法，属于人工智能规划领域，在模块化机器人系统的具有杂乱障碍物的二维工作空间W中，引入椭球生成模型，使椭球生成模型生长两个椭球CPT*并生成连接椭球的节点，得到双向椭球树双向椭球模型；根据节点横向代价Jφ的上界和下界，输出包含最优编队路径的节点路径候选；将候选的节点路径进一步转化为带有凸约束的多个二次优化问题，求解出最优的编队路径。本发明提供的一种基于双椭球的分布式路径规划方法，增加了扩展和连接椭球的概率；在二维工作空间中，双向椭球模型比CPT*和COM更快，并且比多机器人编队的约束优化方法有很大改进。

本发明授权一种基于双椭球的分布式路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双椭球的分布式路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、在模块化机器人系统的具有杂乱障碍物的二维工作空间W中，引入椭球生成模型，椭球生成模型将椭球和模块化机器人附近障碍物的低维编码作为输入，使椭球生成模型生长两个椭球并生成连接椭球的节点，得到双向椭球模型； 双向椭球模型建立过程如下： 双向椭球模型包括两个椭球和，分别来自根顶点和目标顶点，在双向椭球模型中，在生长双向椭球模型的第i次迭代中，通过从无碰撞工作空间中采样一个新的椭球来进行的展开，新的椭球与己有的椭球相交，得到新节点，其中n为第i次迭代中新节点数； 新节点通过选择其父节点连接到，新节点根据距离界限连接到它的一个邻居节点作为父节点，双向椭球模型节点之间的距离以上界和下界表征，给定节点和其邻居节点，上界和下界的估计，用和表示： ； ； 其中，为旋转距离的权值； 得到路径Φcan估计如下： ； ； 对于中的每个节点，首先得到其在中的相邻顶点的集合N；然后，双向椭球模型规划器将每个的N排序，之后，选择每个新采样节点的父节点，并估计C,或C,的范围，给定和N，得到排序后的列表，对于排序列表C,上界和下界如下： ； ； 设和表示关于的排序列表，对于所有排序列表和，过程ChooseParent开始选择在所有新节点中能达到最佳下界的节点； 将新节点依次连接到，新节点被添加到，同时也会被添加到其他新采样节点的邻居集中，假设将节点添加到双向椭球模型中，和和和，添加到其他新采样节点的邻居集，同样的过程继续进行，直到所有新节点均连接到双向椭球模型； 所有新节点添加到双向椭球模型后将重新布线，在第i次迭代中，规划器尝试通过连接节点将连接到对立树中的顶点，只有当结果解的代价低于候选集的代价和从以前的迭代中找到的节点路径；如果T中存在节点，其与中的任何节点足够接近，使得椭球被窗口工作区部分覆盖；然后，利用CPGM#2对多个椭球进行采样连接，生成新的节点，连接和，最后，用新节点找到其之间的连接； S2、根据节点横向代价的上界和下界，输出包含最优编队路径的节点路径候选； S3、将候选的节点路径进一步转化为带有凸约束的多个二次优化问题，求解出最优的编队路径。

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