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龙图腾网获悉齐丰科技股份有限公司;南京工程学院申请的专利一种复杂环境下机器人路径规划方法、系统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：CN120122672B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202510625255.5，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种复杂环境下机器人路径规划方法、系统及介质是由黄家才;戴金林;徐子程;梅卫锋;包光旋;陶富;金少宇;刘晓露;王宇奇设计研发完成，并于2025-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种复杂环境下机器人路径规划方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种复杂环境下机器人路径规划方法、系统及介质，属于路径规划技术领域。本发明基于点云分类模型，显著提升了对果园环境中复杂点云数据的分类与识别能力，能够精准识别果树、静态障碍物和动态障碍物；在此基础上，结合全局与局部路径规划策略：采用改进麻雀搜索算法进行全局路径规划，快速生成最优导航路径；在高密度果树区域及静态障碍物处，通过改进人工势场法优化局部路径，确保避障效果；对于动态障碍物，利用改进动态窗口法实现实时避障，动态调整机器人运动轨迹；本发明有效提升了机器人在复杂果园环境中的路径规划效率和环境适应性，确保高效、安全地完成自动化作业，适用于现代果园管理与智能化农业领域。

本发明授权一种复杂环境下机器人路径规划方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种复杂环境下机器人路径规划方法，其特征在于，包括： 获取机器人周围果园环境的点云数据以及机器人路径规划的起点和终点； 将所述点云数据输入预先构建的点云分类模型，进行目标分类识别，得到目标类别；所述目标类别包括果树、静态障碍物和动态障碍物； 根据果树的点云密度，将果树划分为高密度果树和低密度果树； 根据识别的高密度果树、低密度果树、静态障碍物或动态障碍物对机器人进行路径规划，以使机器人从路径规划的起点运动到达路径规划的终点； 所述进行路径规划，包括： 对于低密度果树，采用改进麻雀搜索算法，计算机器人路径规划的起点到终点的全局最优路径，机器人按照全局最优路径运动；在麻雀搜索算法中，利用迭代次数动态调整探索者的比例，根据路径长度、平滑度和避障性能优化麻雀个体的适应度值，得到改进麻雀搜索算法； 对于高密度果树或静态障碍物，采用改进人工势场法，计算机器人局部最优路径，机器人按照局部最优路径运动；在人工势场法中，对于高密度果树利用果树的点云密度优化合成力，对于静态障碍物利用静态障碍物的预设密度优化合成力，得到改进人工势场法； 对于动态障碍物，采用改进动态窗口法，动态调整机器人的运动轨迹；在动态窗口法中，利用机器人的运动学约束，优化动态窗口的范围，得到改进动态窗口法； 所述点云分类模型的构建包括： 获取原始点云深度学习模型； 在所述原始点云深度学习模型的输入层与特征提取层之间添加几何特征注意力模块，得到点云分类模型； 所述点云分类模型的处理步骤包括： 计算点云数据中每个点的局部几何特征，生成与每个点的局部几何特征对应的注意力权重； 将每个点的局部几何特征对应的注意力权重加权至每个点的局部几何特征上，得到每个点的加权几何特征； 将每个点的加权几何特征进行全局几何特征变换，得到变换几何特征； 对所述变换几何特征进行分类或分割，得到目标类别； 将所述点云数据输入预先构建的点云分类模型，进行目标分类识别，得到目标类别，包括： ； ； ； ； 将每个点的加权几何特征进行全局几何特征变换，得到变换几何特征； ； 其中，表示点云数据中每个点的局部邻域点集合；表示点云数据中的第i个点；表示点云数据中每个点的第j个局部邻域点；表示从点到其领域点的最大距离；表示点云数据中第i个点的局部几何特征；表示与点云数据中第i个点的局部几何特征对应的注意力权重；表示MLP层；表示目标类别的概率；表示softmax函数；表示加权几何特征表示变换几何特征；表示向量的范数； 对于静态障碍物利用静态障碍物的预设密度优化合成力，得到改进人工势场法，包括： ； ； ； ； ； 其中，表示目标吸引力；表示目标吸引力常数；表示目标位置；表示机器人当前位置；表示高密度果树的排斥力；表示排斥力常数；表示常数；表示高密度果树与机器人之间的距离；表示高密度果树的点云密度；表示高密度果树的合成力；表示第n个静态障碍物的排斥力；表示第n个静态障碍物与机器人之间的距离；表示第n个静态障碍物的预设密度；表示静态障碍物的合成力。

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