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龙图腾网获悉江苏坚米智能技术有限公司申请的专利一种融合传感器和大模型的机器人伴随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：CN120871889B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202511368966.5，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种融合传感器和大模型的机器人伴随路径规划方法是由洪佩珊;徐毅;张凯;唐磊设计研发完成，并于2025-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合传感器和大模型的机器人伴随路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合传感器和大模型的机器人伴随路径规划方法，涉及伴随路径规划技术领域，包括如下步骤：基于激光雷达获取伴随目标的三维点云图，标记为目标点云图；基于目标点云图获取目标空间；基于目标空间与目标方形获取方法获取参照方形；基于参照方形获取最终方形；基于最终方形获取方向宽边；基于方向宽边获取参照面；基于参照面获取起始区域；基于激光雷达获取环境的三维点云图，标记为环境点云图；基于起始区域、参照面以及起始区域来进行判断路径上是否有障碍物；本发明用于解决现有的伴随路径规划技术未能基于伴随目标设定合适的障碍物识别方法，导致数据处理量大并且数据处理复杂的问题。

本发明授权一种融合传感器和大模型的机器人伴随路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种融合传感器和大模型的机器人伴随路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤： 基于激光雷达获取伴随目标的三维点云图，标记为目标点云图；基于目标点云图获取目标空间；其中，目标点云图结合大模型训练识别得到； 基于目标空间与目标方形获取方法获取参照方形； 基于参照方形获取最终方形； 基于最终方形获取方向宽边；方向宽边为伴随目标的前端即为移动方向； 基于方向宽边获取参照面； 基于参照面获取起始区域；起始区域为伴随目标可以通行的区域； 基于激光雷达获取环境的三维点云图，标记为环境点云图；基于起始区域、参照面以及环境点云图来进行判断路径上是否有障碍物；如果有障碍物，重新规划路线，直至起始区域上不出现环境坐标点； 基于目标点云图获取目标空间包括如下子步骤： 使X轴与Y轴构成的平面与地面重合，使Z轴的方向为竖直向上，建立三维坐标系，标记为位置对照坐标系；使目标点云图在位置对照坐标系中； 将位置对照坐标系中的X轴与Y轴构成的平面，标记为起始平面； 获取与起始平面平行，距离起始平面的距离为第一距离，且与位置对照坐标系中的Z轴的正轴有交点的平面，标记为最终平面； 将起始平面和最终平面之间的空间，标记为目标空间； 基于目标空间与目标方形获取方法获取参照方形包括如下子步骤： 获取目标空间中目标点云图的点云坐标点，标记为目标对象坐标点； 获取目标对象坐标点中X轴与Y轴的数据，分别作为二维坐标点的横轴数据与纵轴数据，标记为参照平面坐标点； 建立平面直角坐标系，标记为参照平面坐标系； 将所有的参照平面坐标点放置在参照平面坐标系中获得散点图，标记为参照平面散点图； 将参照平面散点图进行拟合获得函数，标记为参照轮廓； 以参照轮廓为目标数据利用目标方形获取方法获得目标方形，标记为参照方形； 目标方形获取方法包括： 获取目标数据的横坐标的最小值和最大值，标记为第一横值和第二横值； 获取目标数据的纵坐标的最小值和最大值，标记为第一纵值和第二纵值； 将第一横值与第一纵值分别作为横坐标与纵坐标构成的坐标点，标记为第一坐标点；将第二横值与第一纵值分别作为横坐标与纵坐标构成的坐标点，标记为第二坐标点；将第二横值与第二纵值分别作为横坐标与纵坐标构成的坐标点，标记为第三坐标点；将第一横值与第二纵值分别作为横坐标与纵坐标构成的坐标点，标记为第四坐标点； 将第一坐标点与第二坐标点连接获得线段，标记为第一线段；将第二坐标点与第三坐标点连接获得线段，标记为第二线段；将第三坐标点与第四坐标点连接获得线段，标记为第三线段；将第四坐标点与第一坐标点连接获得线段，标记为第四线段； 第一线段、第二线段、第三线段以及第四线段构成的长方形，标记为目标方形； 基于参照方形获取最终方形包括如下子步骤： 获取参照方形的中心点，标记为起始中点； 以起始中点为旋转中心，将参照轮廓进行旋转360°；在旋转过程中实时获取新的参照方形，并且实时获取参照方形的面积，标记为参照面积；获取旋转完成前参照面积最小时对应的参照方形，标记为最终方形。

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