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龙图腾网获悉长春工业大学申请的专利一种激光导引AGV的动态避障控制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：CN120610549B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202511065663.6，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种激光导引AGV的动态避障控制方法是由李绍松;常书鑫;裴晓雷;郝红进;崔高健;施宏达;卢晓晖;张哲设计研发完成，并于2025-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种激光导引AGV的动态避障控制方法在说明书摘要公布了：一种激光导引AGV的动态避障控制方法，旨在提升AGV对移动障碍物的避障能力。本发明涉及自动驾驶领域。该方法包括障碍物感知模块、障碍物预测模块和改进型TEB规划控制器和AGV；其中，AGV上的激光雷达传感器将点云信息输入至障碍物感知模块进行聚类处理，生成障碍物簇信息；障碍物预测模块接收障碍物簇信息并预测障碍物未来运动轨迹；改进型TEB规划控制器综合障碍物未来运动轨迹和车辆状态信息，通过多目标优化求解输出角速度和线速度，控制AGV执行避障动作，进而提升AGV的动态避障性能。

本发明授权一种激光导引AGV的动态避障控制方法在权利要求书中公布了：1.一种激光导引AGV的动态避障控制方法，该方法包括障碍物感知模块、障碍物预测模块和改进型TEB规划控制器和AGV； 所述障碍物感知模块接收AGV上的激光雷达输出的点云信息，并进行坐标转换，消除因AGV位姿变化引发的点云信息的空间基准偏差；其次，采用局部密度滤波方法，剔除点云信息中的离群点；最后，通过密度聚类算法，基于欧氏距离与邻域密度约束生成障碍物簇，包括质心与障碍物轮廓信息； 所述障碍物预测模块基于相邻时刻障碍物簇的时序匹配及运动特征，分析识别动态障碍物，并通过卡尔曼滤波实现障碍物运动状态的预测与噪声抑制；同时，提取障碍物空间尺寸参数，并预测障碍物的未来运动轨迹； 所述改进型TEB规划控制器根据预测的障碍物未来运动轨迹和AGV输出的车辆状态信息构建融合距离约束、避障时间约束以及速度方向约束的动态避障约束函数，通过多目标优化求解，输出角速度与线速度，控制AGV执行避障动作；具体如下： 所述距离约束函数，用于限制AGV路径点与障碍物未来运动轨迹之间的最小距离；距离约束函数中障碍物以矩形进行建模表征，并通过宽度ωj和高度hj对AGV路径点与障碍物未来运动轨迹间的距离进行归一化；AGV路径点与障碍物未来运动轨迹之间的最小距离用dijk表征，具体公式如下： 式中，xi,yi为AGV路径点的横坐标和纵坐标；xjk，yjk为障碍物在k时刻的未来运动轨迹点坐标；[k1,k2]为障碍物未来运动轨迹预测的时间段；i为AGV路径点索引；j为障碍物未来运动轨迹点索引； 定义距离约束函数Ed_p，用于控制AGV与障碍物间的安全距离： 式中，λd是距离约束的惩罚权重，用于调节距离约束在TEB规划控制器中的影响程度；dsafe为设定的安全距离；dm为基于预测不确定性调整的安全范围； 此外，为提升避障的前瞻性，引入障碍物未来轨迹点索引的动态选取机制： 首先，计算AGV当前位置pA＝xA,yA与障碍物当前位置po＝xo,yo间的距离dAGV-obs： 其次，根据AGV当前位置与障碍物当前位置的距离远近，动态调整障碍物未来运动轨迹点的索引j： 式中，m为障碍物未来运动轨迹序列的总长度，m＝Tpredictstep_size，Tpredict是预测时长，step_size是预测步长，dfar为AGV与障碍物的距离阈值，argmin函数表示求取区间[1,m]范围内使函数最小的s值； 所述避障时间约束，用于避免AGV与动态障碍物同时到达同一位置；系统从障碍物未来运动轨迹中选取与AGV最近的点作为预测点PT，分别计算AGV和障碍物到达预测点PT的时间tA和tO： 计算AGV和障碍物到达预测点的时间差Δt： Δt＝|tA-tO| 式中，分别是预测点、AGV当前位置和障碍物当前位置的位置向量，分别是AGV和障碍物的速度向量； 为确保AGV和障碍物到达预测点的时间间隔，设计避撞时间约束函数Et： Et＝λt·max0,tsafe-|Δt| 式中，λt是时间约束的权重因子，tsafe是预定义的安全时间间隔，max函数用于选取0和tsafe-|Δt|的最大值； 所述速度方向约束，包括避障速度约束和目标对齐约束；所述避障速度约束将障碍物建模为以当前速度方向为长轴的椭圆，通过预测障碍物的未来移动范围，提升AGV的动态避障效果； 首先计算AGV与障碍物的相对速度vrel： vrel＝vA-vo 式中，vA是AGV的速度，vo是障碍物的速度； 将障碍物建模为椭圆，椭圆中心为障碍物的当前估计位置，根据障碍物的速度来定义椭圆半长轴a与半短轴b： 式中，hj是设定的障碍物的初始圆周直径，ka是半长轴膨胀系数，kb是半短轴膨胀系数； 为判断AGV相较于障碍物椭圆的位置，建立障碍物范围距离函数gpAGV： 计算障碍物范围距离函数的梯度用于路径调整，并加入避障系数λavoid，构建避障速度约束函数Eavoid： 式中，λavoid是避障系数，表示函数gpAGV的梯度向量，指向函数增加最快的方向；max函数用于求取0和的最大值； 所述目标对齐约束用于确保AGV朝向目标前进，避免后退或偏离方向；AGV速度向量与目标方向的余弦值计算公式如下： 加入目标系数λalign，设计目标对齐约束函数Ealign为： Ealign＝λalign·1-cosθ2。

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