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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利未知环境下移动机器人感导一体化超动态避障方法和装置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：CN119960436B 。

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：202411847595.4，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权未知环境下移动机器人感导一体化超动态避障方法和装置是由邓方;李旭钊;黄璟涛;孙智昊;张乐乐;石翔;董伟;赵佳晨;陈晨;辛斌;李洪波;支涛设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本未知环境下移动机器人感导一体化超动态避障方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了未知环境下移动机器人感导一体化超动态避障方法和装置，该方法移动机器人通过激光雷达获取未知环境障碍物点云信息，通过聚类方法识别动态障碍物，记录动态障碍物的历史运动轨迹，包括坐标和时间信息；利用历史运动轨迹构建运动模型，进而预测未来一段时间的动态障碍物轨迹。根据未来动态障碍物轨迹，规划移动机器人的移动避障轨迹，实现动态避障。使用本发明能够实现动态场景中的移动机器人避障规划，以达到提高机器人路径规划效率和安全性的目的。

本发明授权未知环境下移动机器人感导一体化超动态避障方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种未知环境下移动机器人感导一体化超动态避障方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： 步骤一、障碍物信息未知，移动机器人通过激光雷达获取环境中一段时间T的包含障碍物的点云数据，并进行膨胀处理； 步骤二、对所述点云数据进行解析，得到障碍物的坐标和时间戳信息； 步骤三、对障碍物的坐标数据进行第一次聚类，得到各障碍物的聚类中心点，结合对应的时间戳信息构成三元组数据；为聚类中心点二维坐标，t为时间； 步骤四、对各障碍物的聚类中心点二维坐标进行第二次聚类，得到障碍物簇；在同一簇中的障碍物簇认为属于同一障碍物； 步骤五、对于每一个障碍物簇，通过聚类中心点二维坐标之间的欧式距离，识别动态障碍物：如果同一障碍物簇中存在一个大于设定距离阈值的两点距离，则认为该障碍物簇对应动态障碍物； 步骤六、采用n阶多项式作为运动轨迹模型，利用识别出的动态障碍物的聚类中心点二维坐标进行运动轨迹拟合，以实现动态障碍物运动轨迹建模，利用所建模型预测时间段T之后的未来动态障碍物轨迹；运动轨迹模型为： 其中，为x与t的拟合曲线，为与t的拟合曲线，以及为拟合曲线的系数； 步骤七、根据所述未来动态障碍物轨迹，规划移动机器人的移动避障轨迹，实现动态避障。

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