买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉南华大学申请的专利移动机器人室内核环境多目标点巡检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：CN119665979B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411844913.1，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权移动机器人室内核环境多目标点巡检路径规划方法是由张德;邹树梁;彭怀德;罗才武;谢超;罗润;熊国恺;张美荣设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本移动机器人室内核环境多目标点巡检路径规划方法在说明书摘要公布了：移动机器人室内核环境多目标点巡检路径规划方法，所述室内核环境的栅格地图为先验信息，栅格地图中的每个栅格均包含辐射场信息和障碍物信息；方法如下：1.多目标点巡检路径数学建模：考虑路径长度和累积辐射剂量及转弯能耗，分别建立巡检路径优劣评价模型和成对路径优劣评价模型；2，基于上层算法获取巡检路径；3，构建下层算法计算成对路径；4，两层算法循环运行得最优解。本发明的优点在于：针对室内核环境下的移动机器人MTIPP问题，综合考虑路径长度和累积辐射剂量及转弯能耗，建立了双层数学模型和双层混合算法，其规划得到的巡检路径相比现有技术中仅考虑单因素的路径规划，具有更优秀的安全性和更低的全局代价。

本发明授权移动机器人室内核环境多目标点巡检路径规划方法在权利要求书中公布了：1.移动机器人室内核环境多目标点巡检路径规划方法，其特征是，所述室内核环境的栅格地图为先验信息，栅格地图中的每个栅格均包含辐射场信息和障碍物信息； 方法如下： S01，多目标点巡检路径数学建模：考虑路径长度和累积辐射剂量及转弯能耗，分别建立巡检路径优劣评价模型和成对路径优劣评价模型； S02，基于上层算法获取巡检路径：利用GA算法获取巡检路径粗优化解；利用巡检路径粗优化解对ACO算法中的初始信息素不均匀化处理；考虑路径长度和累积辐射剂量及转弯能耗，构建ACO算法的启发函数和选择概率函数，优化ACO算法的信息素更新规则；完成上层算法的构建，运行上层算法，得到巡检路径精优化解； S03，构建下层算法计算成对路径：考虑路径长度和累积辐射剂量及转弯能耗，建立A*算法的启发函数；完成下层算法的构建，运行下层算法，规划巡检路径精优化解中的所有成对路径； S04，两层算法循环运行得最优解：采用巡检路径优劣评价模型对比当前迭代与上次迭代获得的巡检路精优化解的优劣，若当前迭代获得的巡检路径精优化解更好，则将当前迭代获得的巡检路径精优化解投入下次迭代；若当前迭代获得的巡检路径精优化解更差或一致，则结束迭代，输出上次迭代获得的巡检路精优化解。

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南华大学，其通讯地址为：421001 湖南省衡阳市蒸湘区常胜西路28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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。