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龙图腾网获悉肇庆学院申请的专利一种动态环境高效率的机器人避障控制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：CN119668268B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411888928.8，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种动态环境高效率的机器人避障控制方法与系统是由郭炳华;郭楠;岑志松设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种动态环境高效率的机器人避障控制方法与系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种动态环境高效率的机器人避障控制方法与系统，包括以下：对环境中的物体进行分割，得到静态物体以及动态物体并提取动态物体的中心位置信息；根据动态物体的中心位置信息，计算动态物体的运动速度矢量；基于动态物体的运动速度矢量，计算机器人与动态物体的可能相遇位置；统计环境中的动态物体的数量，并基于此确定危险预测约束；计算机器人的第一运动向量以及动态物体的第二运动向量，并基于此确定高效控制约束；基于危险预测约束以及高效控制约束求解转向最优控制；通过转向最优控制对机器人进行避障控制。本发明通过结合视觉传感器使得机器人实现在动态环境中的避障控制，从而使机器人更有效、安全的在复杂动态环境中工作。

本发明授权一种动态环境高效率的机器人避障控制方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种动态环境高效率的机器人避障控制方法，其特征在于，包括以下： 对环境中的动、静态物体进行分割，得到静态物体以及动态物体并提取动态物体的中心位置信息； 根据动态物体的中心位置信息，计算动态物体的运动速度矢量； 基于动态物体的运动速度矢量，计算机器人与动态物体的可能相遇位置； 统计环境中的动态物体的数量，并基于此确定危险预测约束； 计算机器人的第一运动向量以及动态物体的第二运动向量，并基于此确定高效控制约束； 基于危险预测约束以及高效控制约束求解转向最优控制； 通过转向最优控制对机器人进行避障控制； 具体的，根据动态物体的中心位置信息，计算动态物体的运动速度矢量，包括， 假定动态物体在t时刻的中心位置为Xm,t＝xm,t,ym,t，则动态物体在t时刻的运动速度矢量为Vm,t＝Xm,t-Xm,t-1T；αm,t＝arctan[ym,t-ym,t-1xm,t-xm,t-1]，T为t时刻与t-1时刻之间的时间间隔； 具体的，基于动态物体的运动速度矢量，计算机器人与动态物体的可能相遇位置，包括， 假定机器人当前时刻的中心位置X＝x,y，t时刻的中心位置为Xt＝xt,yt，根据动态物体的运动速度矢量的计算方式计算得到机器人的运动速度矢量Vt,αt，则机器人的运动轨迹可由机器人携带的马达编码器信息和卡尔曼滤波方程估计得到，则机器人与动态物体的可能相遇位置Xc,t＝xc,t,yc,t可由动态物体以及机器人的运动速度矢量确定的两条直线相交得到； 具体的，统计环境中的动态物体的数量，并基于此确定危险预测约束，包括， 假定环境中有N个动态物体，则危险预测约束 W1＝exp-||doVt-Min[drVm,t1，…，drVm,ti，…，drVm,tN]||2，其中；dr＝||Xt-Xc,t||2，do＝||Xm,t-Xc,t||2，drVm,ti为dr与第i个动态物体速度Vm，t的乘积，Min[·]表示求取得到某个乘积的最小值，i＝1,…,N； 具体的，计算机器人的第一运动向量以及动态物体的第二运动向量，并基于此确定高效控制约束，包括， 计算机器人的第一运动向量ΔX＝X-Xt，计算动态物体的第二运动向量 ΔXm,t＝Xm,t-Xm,t-1； 假定机器人为左右两轮控制的轮式机器人，其转速控制U＝uL,uR，uL,uR为左右两轮的转速，则高效控制约束为， 其中ΔX·ΔXm,t表示为ΔX与ΔXm,t向量的内积运算；Ts为阀值，且满足0≤Ts≤1；k为系数，且满足1.5≤k≤1.8，Ts和k能够通过实验确定； 具体的，基于危险预测约束以及高效控制约束求解转向最优控制，包括， 转向最优控制计算式如下， 式中Q1,Q2为加权惩罚矩阵；XR为机器人的参考轨迹，其为连接给定的运动初始点和目标点的直线；Ur为参考转速控制，根据实际需要确定；Umax为控制量U的最大值，即驱动马达的最大转速，U指的是驱动马达的转速，U＝uL,uR，机器人的位置X满足下列轮式机器人运动模型，即 上式中，R，D分别为机器人轮子半径和两轮之间距离，θ为机器人转角。

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