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龙图腾网获悉福州大学申请的专利一种基于环绕障碍路径优化和有偏采样的移动机器人运动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：CN118534905B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202410684985.8，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种基于环绕障碍路径优化和有偏采样的移动机器人运动规划方法是由陈彦杰;赖镇南;梁景林;张智星;韩峰;沈蒙召设计研发完成，并于2024-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于环绕障碍路径优化和有偏采样的移动机器人运动规划方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于环绕障碍路径优化和有偏采样的移动机器人运动规划方法，包括如下步骤：步骤S1、构造节点集合、边集合、未添加至搜索树的采样点集合；步骤S2、构造队列和；步骤S3、若该批次采样点处理完成，进行剪枝；步骤S4、若该批次采样点处理完成，进行有偏采样；步骤S5、若队列的最优值不大于队列的最优值，进行边预拓展；步骤S6、移除具有最小值的边；步骤S7、若边有助于提高路径质量，将添加入搜索树；步骤S8、当路径满足要求时，返回路径解，否则返回步骤S3继续；步骤S9、完成路径规划；本发明算法相较于BIT*，能更快收敛到最优解并提升探索效率，在增量式搜索路径规划中具有优势。

本发明授权一种基于环绕障碍路径优化和有偏采样的移动机器人运动规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于环绕障碍路径优化和有偏采样的移动机器人运动规划方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤S1、构造节点集合V、边集合E、未添加至搜索树的采样点集合Vunconnected，将起始点xinit放入节点集合V，边集合目标点xgoal放入采样点集合Vunconnected中，搜索树T＝V,E，当前路径代价ci初始化为无穷大； 步骤S2、构造队列QV和QE，QV按照顺序保存搜索树T中节点z，QE按照一定顺序保存搜索树T中的边z,x，队列QV＝V和 步骤S3、若地图中所有采样点均处理完成，则进行剪枝，得到仍具有提升路径质量潜力的集合Vreuse； 步骤S4、若地图中所有采样点均处理完成，则进行有偏采样，添加新一批采样点，并将采样点放入新采样点集合Vsampling，并使Vunconnected＝Vreuse∪Vsampling； 步骤S5、若队列QV的最优值不大于队列QE的最优值，则在队列QV中的最优节点自身连接半径内进行边的预拓展； 步骤S6、从队列QE中选择并移除具有最小值的边zmin,xmin，若且其中，函数gTz表示从节点z到起始点xinit的路径代价，函数表示从节点z到节点x的估计代价，函数表示从节点x到目标点xgoal的估计代价，则对边zmin,xmin进行碰撞检测，若未碰撞，返回边zmin,xmin代价cedge，否则cedge为无穷大，若则令和并返回步骤S3； 步骤S7、若且gTzmin+cedgegTxmin，则将xmin添加入搜索树中，并且当当前路径发生变化时，对当前路径进行优化并更新当前路径代价ci； 步骤S8、当当前路径代价ci满足设定要求时，则返回路径解，否则返回步骤S3继续； 步骤S9、移动机器人接收到可行路径，并将可行路径转化为控制指令，控制移动机器人移动到目标位置，路径规划结束。

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