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龙图腾网获悉烟台哈尔滨工程大学研究院;烟台新旧动能转换研究院暨烟台科技成果转移转化示范基地申请的专利一种巡检机器人的路径规划算法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：CN120252735B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510703155.X，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种巡检机器人的路径规划算法及介质是由李瑞;龚瑶;李国栋;何静;邢益铭;孙睿;郑鹏远;张佳源;崔致远;杨尧尧设计研发完成，并于2025-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种巡检机器人的路径规划算法及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及路径规划技术领域，具体涉及一种巡检机器人的路径规划算法及介质，包括如下步骤：步骤1，栅格化静态船舶机舱地图，地图包括膨胀障碍物和地形特征，基于所述地形特征，引入地形因子并计算地形权值图；步骤2，获取起始点和目标点，基于地形权值图，利用RA*算法规划一条全局静态最优路径；步骤3，利用矩形框筛选方法在所述全局静态最优路径中筛选出全局全局关键点。本发明将不同地形特征作为路径成本的影响因素之一，行走难度小的路径比行走难度大的路径更合理，评价指标考虑到能量损失，更加符合运动学规律；本发明所提算法考虑到机器人的安全距离，减少路径冗余和频繁拐弯。

本发明授权一种巡检机器人的路径规划算法及介质在权利要求书中公布了：1.一种巡检机器人的路径规划算法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，栅格化静态船舶机舱地图，所述地图包括膨胀障碍物和地形特征，基于所述地形特征，引入地形因子并计算地形权值图； 步骤2，获取起始点和目标点，基于地形权值图，利用RA*算法规划一条全局静态最优路径； 步骤3，利用矩形框筛选方法在所述全局静态最优路径中筛选出全局最优关键点； 步骤4，将筛选出的所述全局最优关键点依次连接，作为多段参考路径，分别将每个分段的两端点设置为子起始点和子目标点； 步骤5，利用传感器获取环境信息，结合子起始点、子目标点及局部环境信息，计算距离损失函数对路径方向实时纠偏，根据模糊控制规则自适应调整多目标优化函数的各项系数，更新最优速度轨迹以避免碰撞或陷入局部极值； 步骤6，依次到达各目标点形成最优巡检路径； 计算距离损失函数对路径方向实时纠偏，包括步骤如下： 1获取全局最优关键点依次连接为参考路径和当前机器人的位置，参考路径与机器人当前位置关系如下： ； 2实时计算当前位置与参考路径间的距离，将所述距离作为当前时刻的距离损失函数值代入多目标评价函数中计算最优速度轨迹： ； ； 3根据多目标评价函数公式更新下一时刻的速度和加速度轨迹，多目标优化函数： ； 式中，为起始点，为目标点，为当前点，为评价函数，为方向角，为最小障碍物距离，为速度，为距离损失函数；α为距离损失函数的权重系数； 根据模糊控制规则自适应调整多目标优化函数的各项系数，具体方法如下：设计一个两入三出模糊控制器，输入变量包含检测范围内的障碍物个数和检测范围内的转角个数，其中，检测范围内的障碍物个数对应论域为[0,8]，模糊集为，其中，为空旷场景，所述空旷场景障碍物数量小于1，为一般场景，所述一般场景障碍物数量小于2，为稠密场景，所述稠密场景障碍物数量大于2；检测范围内的转角个数对应论域[0,2]，模糊集为，其中，为简单环境，所述简单环境转角数小于1，为复杂环境，所述复杂环境转角数大于1；输出变量分别为方向角权重系数、最小障碍距离权重系数和速度权重系数，对应的论域均为[0,1]，对应的模糊集分别为、、； 利用矩形框筛选方法在所述全局静态最优路径中筛选出全局最优关键点，包括将全局静态最优路径中的冗余点去除，在保证安全性的基础上最小化路径长度和拐弯次数，具体步骤如下： 1输入全局静态最优路径点、机器人最大半径和一个安全距离； 2将作为起点，依次连接，判断两点连线间的矩形安全区域是否经过障碍物； 3判断矩形安全区域是否经过障碍物；若经过，则为不安全路径，取消两点间的连接，将起点与被连接点的前一个点一起加入全局最优关键点中，起点则相应变为；若不经过障碍物，则为安全路径，依次连接的下一个点； 4重复步骤2和3，直至目标点被加入到全局最优关键点中，循环结束； 5依次连接全局最优关键点得到参考路径以便用于进一步局部路径规划计算； 获取起始点和目标点，基于地形权值图，利用RA*算法规划一条全局静态最优路径规划规则如下： ； ； ； 式中，基于地形的损失函数表示从起点到终点的估计代价函数；表示基于地形计算的从起点到待考察点的实际代价函数；表示基于地形计算的由待考察点到终点的估计代价函数；为考虑地形的全局静态最优路径；为当前路径节点的地形因子；为了方便计算，以栅格地图的左下角为原点建立直角坐标系，则各路径节点表示为{xs,ys,…xn,yn,…xg,yg}；其中，xs,ys表示起始节点坐标，xn,yn表示为当前的路径节点坐标，xg,yg表示目标节点坐标； 所述地形特征为不同地形类型，设置平地、阶梯、障碍物,其中平地地形权值设置为1，阶梯地形权值设置为1000；障碍物地形权值设置为无穷大。

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烟台哈尔滨工程大学研究院;烟台新旧动能转换研究院暨烟台科技成果转移转化示范基地，其通讯地址为：264003 山东省烟台市经济技术开发区青岛大街1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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