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龙图腾网获悉江苏大学申请的专利一种基于RRT的非规则形状移动机器人的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：CN115016491B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202210722123.0，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种基于RRT的非规则形状移动机器人的路径规划方法是由赵湛;刘思思;胡欣宇;魏俊设计研发完成，并于2022-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于RRT的非规则形状移动机器人的路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于RRT的非规则形状移动机器人的路径规划方法，包括以下步骤：随机路径生成：在随机路径过程中，需要构建工作空间网络和移动机器人形状核矩阵，确定移动机器人运动学约束，首先，分别以移动机器人在工作空间的初始状态和目标状态为初始路径节点，同时生成两棵探索树；然后，采用生成随机采样点，并根据运动学约束、节点状态和路径可行性判断采样点作为路径节点的可行性，通过连续生成随机采样点和路径节点的可行性判断，实现两棵探索树的生长，直到两棵探索树在运动学约束条件下相互连接，得到随机路径；路径优化：基于随机路径上的节点状态转移的路径优化方法，通过节点状态的循环迭代实现路径的优化，获得稳定收敛的最短路径。

本发明授权一种基于RRT的非规则形状移动机器人的路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于RRT的非规则形状移动机器人的路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、随机路径生成：在随机路径过程中，需要构建工作空间网络和移动机器人形状核矩阵，确定移动机器人运动学约束，首先，分别以移动机器人在工作空间的初始状态S0和目标状态Sg为初始路径节点，同时生成两棵探索树；然后，采用生成随机采样点，并根据运动学约束、节点状态和路径可行性判断采样点作为路径节点的可行性，通过连续生成随机采样点和路径节点的可行性判断，实现两棵探索树的生长，直到两棵探索树在运动学约束条件下相互连接，得到随机路径； 步骤S2、路径优化：基于随机路径上的节点状态转移的路径优化方法，通过节点状态的循环迭代实现路径的优化； 所述构建初始随机路径的步骤具体为： 从初始状态S0和目标状态Sg同时建立两棵探索树，分别定义为FTree和BTree，其实质为路径节点的集合，FTree的第一个节点为机器人的初始状态S0＝x0，y0，θ0，BTree的第一个节点为机器人的目标状态Sg＝xg，yg，θg；随机路径生成包括三个过程：随机采样点的生成、路径节点的连接和两棵探索树的连接； 所述节点状态判断具体为：根据采样点Ss的状态，计算机器人采样点Ss的核矩阵Wθsxs，ys，将工作空间网络T与采样点Ss的核矩阵Wθs进行卷积计算，hxs，ys，θs＝T*Wθs，其中“*”为卷积计算符，若hxs，ys，θs＝0，表示采样点Ss的状态可行，则进行下一步判断；否则，重新进行采样； 所述两棵探索树的连接的步骤具体为： 通过连续的采样，FTree和BTree会相向生长，即节点的距离相互缩短； 定义距离阈值ε0，设定为3～4ρmin； 计算FTree和BTree上最近的节点距离ε，当εε0，则继续采样，若εε0，则进行两棵探索树的连接判断；所述两棵探索树的连接判断方法如下： 假设节点SFm和SBn为FTree和BTree上最近的节点，根据SFm和SBn的状态，分别构建各自的最小转弯半径圆； 找到两个最小转弯半径圆的内公切线和外公切线，若公切线存在、且满足SFm和SBn的方向角，则FTree和BTree能够在运动学约束下相互连接，得到一条连接初始状态S0和目标状态Sg的随机路径，定义为Prand＝{S0,SF1,…,SFm,SBn,…,SB1,Sg}，否则继续采样，直至FTree和BTree能够相互连接； 所述基于随机路径上的节点状态转移的路径优化方法的步骤具体为： 从初始状态S0至目标状态Sg，依次选择连续的三个路径节点进行路径节点转移计算，完成一次路径的优化，得到一条新的优化路径； 所述路径节点转移计算具体为：假设初始生成的随机路径Prand上有三个连续的节点S1、S2和S3； 首先，计算节点S1和S3的两个最小转弯半径圆； 其次，根据S1和S3的方向角，计算两个最小转弯半径圆的外公切线或内公切线； 然后，找到公切线中心S2ˊ，采用路径节点的连接方法，判断从S1→S2ˊ→S3路径的可行性，若可行，则将路径节点从S2转移至S2ˊ，否则，S2保持不变； 从初始状态S0至目标状态Sg重复进行上述路径优化过程，初始随机路径会向最短路径逐步收敛。

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