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龙图腾网获悉山东聚祥机械股份有限公司申请的专利基于元学习的机器人导航避障方法与系统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：CN115359248B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202211081342.1，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于元学习的机器人导航避障方法与系统是由杨纪冲;沈胜庆;薛冰;薛垂帅设计研发完成，并于2022-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于元学习的机器人导航避障方法与系统在说明书摘要公布了：本发明涉及导航避障技术领域，本发明公开了基于元学习的机器人导航避障方法与系统；所述方法包括：获取机器人当前视野范围内的图像；将获取的图像输入到训练后的导航避障模型中，输出识别出的障碍物区域和障碍物类型；获取机器人当前的基本信息；基于路径规划算法，对机器人当前的基本信息、障碍物区域和障碍物类型进行处理，得到机器人的避障路径；训练后的导航避障模型，工作原理包括：对获取的图像进行特征提取，得到特征图；根据特征图，生成多个边界框；基于边界框，确定障碍物的位置；对每个边界框的尺寸进行修正，确定障碍物的区域；将不同尺寸边界框区域内的特征转化为固定尺寸的特征图；对固定尺寸的特征图，识别障碍物的类型。

本发明授权基于元学习的机器人导航避障方法与系统在权利要求书中公布了：1.基于元学习的机器人导航避障方法，其特征是，包括： 获取机器人当前视野范围内的图像； 将获取的图像输入到训练后的导航避障模型中，输出识别出的障碍物区域和障碍物类型； 获取机器人当前的基本信息；基于路径规划算法，对机器人当前的基本信息、障碍物区域和障碍物类型进行处理，得到机器人的避障路径，所述路径规划算法，采用时间弹性带算法来实现；所述基本信息，包括：机器人当前的位置坐标、目标点坐标、自身姿态和速度信息； 其中，所述训练后的导航避障模型，其工作原理包括：对获取的图像进行特征提取，得到特征图；根据特征图，生成多个边界框；基于边界框，确定障碍物的位置；对每个边界框的尺寸进行修正，确定障碍物的区域；将不同尺寸边界框区域内的特征转化为固定尺寸的特征图；对固定尺寸的特征图，识别障碍物的类型； 所述训练后的导航避障模型，其网络结构包括： 依次连接的特征向量提取模块、目标位置检测模块、目标特征提取模块和目标识别模块，所述目标位置检测模块，包括：候选区域网络；所述目标特征提取模块，是第三最大池化层；所述目标识别模块，包括：循环神经网络。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东聚祥机械股份有限公司，其通讯地址为：274900 山东省菏泽市巨野县城彭泽路西段路南；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。