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龙图腾网获悉烟台大学申请的专利基于融合算法的机器人路径规划方法及系统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：CN117664135B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202311657938.6，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权基于融合算法的机器人路径规划方法及系统是由关姝睿;姜佩贺;王敬设计研发完成，并于2023-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于融合算法的机器人路径规划方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于机器人路径规划技术领域，具体公开了一种基于融合算法的机器人路径规划方法及系统，该方法包括如下步骤：建立环境模型、运动坐标系和机器人运动学模型；初始化环境模型内的所有节点，确定起始节点、目标节点，以及机器人当前节点的位置；利用优化后的A*算法，规划一条起始节点至目标节点的安全可靠的路径，对路径进行优化，然后对其平滑处理；创建机器人的运动轨迹空间，并引入评价函数对运动轨迹空间进行打分，在运动轨迹空间内选取分数最高的轨迹，作为最优轨迹输出。采用本技术方案，将A*算法与动态窗口法融合，根据全局路径关键节点分段应用动态规划算法，减少关键节点，提高搜索效率，优化机器人路径，确保机器人能够实时避障。

本发明授权基于融合算法的机器人路径规划方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于融合算法的机器人路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取机器人工作空间的已知环境信息，选用栅格地图类型建立环境模型，以机器人为中心建立运动坐标系，并建立机器人运动学模型； 初始化环境模型内的所有节点，确定环境模型中的起始节点、目标节点，以及机器人当前节点的位置； 利用优化后的A*算法，规划一条起始节点至目标节点的安全可靠的路径； 采用一次折线优化与二次折线优化方法，对路径进行优化，然后对其平滑处理； 基于机器人运动学模型，创建机器人的运动轨迹空间，并引入评价函数对运动轨迹空间进行打分，在运动轨迹空间内选取分数最高的轨迹，作为最优轨迹输出； 规划一条起始节点至目标节点的安全可靠的路径的方法如下： 初始化所有节点，并判断其是否可被扩展，若可被扩展，则将其添加到数组A； 对数组A中的节点，根据行进指数排序，筛选排序后50%的相邻节点，若相邻节点在当前节点的正上方或正下方，且没有在关闭列表中，则添加到数组B；相邻节点在当前节点的正左侧或正右侧，且没有在关闭列表中，则添加到数组C，表示当前节点存在可以选择的其他路径； 添加到数组B与C中的节点，将其从数组A中删除，表示在路径中不会被选择； 将数组A中的剩余节点，筛选排序第一和第二的相邻节点，若两个节点在当前节点的左前方或右前方，则选择排序靠前的一个添加到关闭列表，另一个舍弃；若两个节点中只有一个在左前方或右前方，另一个该节点在当前节点的正左侧或正右侧，则将两个节点均添加到关闭列表，得到一条安全可靠的路径； 判断节点是否可被扩展的方法为： 获取搜索方向与最终目的地的偏移角度，下一步行进区域内的障碍物，以及障碍物的阻碍区域，确定搜索方向的行进指数： ，其中，i为搜索方向序号，i=1、2、3、……8，为第i个搜索方向的搜索指数，为第i个搜索方向与目的地的夹角，为第i个搜索方向是否存在障碍物，0为有障碍物，1为没有障碍物，为第i个搜索方向障碍物的行驶速度，为第i个搜索方向障碍物的占地面积，为从当前位置行驶至第i个搜索方向障碍物的预估时间，s为搜索区域的标准面积，为搜索步长。

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