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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利基于多策略改进灰狼算法的多模态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：CN120122651B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202510245409.8，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权基于多策略改进灰狼算法的多模态机器人路径规划方法是由魏恒来;侯辰飞;张辉;李星春设计研发完成，并于2025-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多策略改进灰狼算法的多模态机器人路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多策略改进灰狼算法的多模态机器人路径规划方法，该方法包括：捕捉待规划地图的特征信息；转换坐标系；综合能量成本与障碍威胁成本构建路径总成本函数；引入具有全局视角的语言灰狼并设置算法参数；利用非线性分段战略调整因子更新语言灰狼与其他引导狼的引导力度；设计混沌Tent精英反向学习策略变异最优位置的灰狼；基于多策略改进的灰狼算法和地图信息进行最佳路径规划，得到最优规划路径。通过使用本发明，能够提高算法的规划效率和规划精度，并降低对计算资源的需求。本发明作为一种基于多策略改进灰狼算法的多模态机器人路径规划方法，可广泛应用于机器人路径规划技术领域。

本发明授权基于多策略改进灰狼算法的多模态机器人路径规划方法在权利要求书中公布了：1.基于多策略改进灰狼算法的多模态机器人路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：通过多模态机器人传感器获取地图的特征信息并离散化处理； 步骤2：将坐标系绕原点旋转，使旋转后的横轴和起点、终点的连线重合，并作D+1条垂直于该连线的垂线，其中一条穿过终点E，D为机器人的路径点总数； 步骤3：综合考虑多模态机器人的能量成本和障碍威胁成本并对其标准化，路径规划的总成本采用公式为： 其中，Ctotal为路径的总成本；Ce为能量成本；Ct为障碍威胁成本；k1为能量成本系数；k2为障碍威胁成本系数；Φe为基于经验设置的最大能量成本；Φt为基于经验设置的最大威胁成本； 步骤4：设置多策略改进灰狼算法的参数；狼群数目为N+W，由α狼、β狼、δ狼、ω狼和ε狼组成，其中α狼为持续引导狼，负责逐渐地接近猎物；β狼为必定次于α狼的次优解；δ狼为必定次于β狼的次优解；普通灰狼为ω狼；α狼、β狼、δ狼、ω狼的总数量为N；ε狼为语言灰狼，其在大语言模型的指引下可从全局视角提供解，持续引导ω狼，数量为W；迭代次数为EP，最大迭代次数为MaxEP； 步骤5：一只ω狼在α狼、β狼、δ狼和ε狼同时引导下，下一个位置为Xt+1，通过非线性分段战略调整因子更新α狼、β狼、δ狼和ε狼的引导力度； 步骤6：在ε狼最优位置处采用混沌Tent精英反向学习变异； 步骤7：以最小化路径的总成本Ctotal为路径规划的目标，基于多策略改进灰狼算法和地图特征信息规划成本最优路径。

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