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龙图腾网获悉中国地质大学(武汉)申请的专利基于改进人工势场法的机器人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：CN115857493B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202211491769.9，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权基于改进人工势场法的机器人路径规划方法是由李敏;刘恋奇;陈涛涛;孙凡茗;金思芃;陈曦设计研发完成，并于2022-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进人工势场法的机器人路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于改进人工势场法的机器人路径规划方法，主要步骤包括：定义引力势场函数、虚拟势场函数和斥力势场函数；分别根据引力势场函数、虚拟势场函数和斥力势场函数计算机器人所受的引力、虚拟引力和斥力，进而计算机器人所受的合力；采用粒子群算法优化机器人的移动步长，根据最优移动步长确定机器人的下一位置；若获得的下一位置使得机器人到达目标位置，则结束路径规划；若机器人陷入局部极小点位置，则更新虚拟目标位置，重新求解机器人的下一位置，从而激励机器人逃离局部极小点位置。本发明能有效解决传统人工势场法易陷入局部极小点、目标位置不可达的问题，使机器人在多障碍物的复杂环境中能以最优路径到达目标位置。

本发明授权基于改进人工势场法的机器人路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进人工势场法的机器人路径规划方法，其特征在于，具体步骤为： 步骤一：初始化人工势场法的参数，确定机器人的起始位置X0、机器人的目标位置Xg、障碍物总数m和第j个障碍物的位置Xj，j＝1,2,…,m； 步骤二：定义引力势场函数Ua、虚拟势场函数Uv和斥力势场函数Ur； 步骤三：设置机器人的虚拟目标位置Xv为机器人的当前位置X； 步骤四：分别根据引力势场函数Ua、虚拟势场函数Uv和斥力势场函数Ur计算机器人所受的引力虚拟引力和斥力进而计算机器人所受的合力 步骤五：采用粒子群算法优化机器人的移动步长x，根据最优移动步长x*确定机器人的下一位置Xn； 步骤六：判断获得的下一位置Xn是否能使机器人到达目标位置Xg，若是，则机器人移动至下一位置Xn，结束路径规划；否则，执行步骤七； 步骤七：判断机器人是否陷入局部极小点位置，若是，则机器人不移动，舍弃获得的下一位置Xn，更新机器人的虚拟目标位置Xv，返回步骤四；否则，机器人移动至下一位置Xn，返回步骤三； 所述步骤四计算机器人所受的引力虚拟引力斥力及合力的具体方法为： 机器人的目标位置Xg对机器人的引力等于引力势场函数Ua的负梯度，引力的幅值的表达式为： 其中，Ka1、Ka2为引力系数，da为引力作用阈值；引力的方向由机器人的当前位置X指向机器人的目标位置Xg； 机器人的虚拟目标位置Xv对机器人的虚拟引力等于虚拟势场函数Uv的负梯度，虚拟引力的幅值的表达式为： 其中，Kv为虚拟引力系数；虚拟引力的方向由机器人的当前位置X指向机器人的虚拟目标位置Xv； 第j个障碍物对机器人的斥力等于第j个障碍物产生的斥力势场Ur,j的负梯度，斥力的幅值的表达式为： 其中，Kr为斥力系数，dr为障碍物影响距离；第j个障碍物对机器人的斥力的方向由第j个障碍物的位置Xj指向机器人的当前位置X； 机器人所受的合力由机器人所受的引力虚拟引力及斥力相加得来，其表达式为： 所述步骤七判断机器人陷入局部极小点位置的条件为：机器人的当前位置X与之前某一位置的距离小于或等于机器人最小移动步长xmin的若干整数倍； 所述步骤七当机器人陷入局部极小点位置时，选取机器人的当前位置与目标位置连线的中垂线上的一点，用该点位置来更新虚拟目标位置Xv；更新后的虚拟目标位置Xv通过联立下面的方程求解： 其中，dv为虚拟目标位置的偏置距离。

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中国地质大学(武汉)，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号；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”。

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