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龙图腾网获悉南华大学申请的专利核环境下移动机器人实时避障双层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：CN119668264B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202411835561.3，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权核环境下移动机器人实时避障双层路径规划方法是由张德;尹业波设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本核环境下移动机器人实时避障双层路径规划方法在说明书摘要公布了：核环境下移动机器人实时避障双层路径规划方法，所述核环境的栅格地图为先验信息，栅格地图中的每个栅格均包含辐射场信息和障碍物信息，所述移动机器人上搭载有激光雷达；方法如下：S01，建立实时避障路径规划的数学模型；S02，采用ACO‑A**‑PSO算法规划全局路径；S03，采用FL‑DWA‑VOA算法规划局部路径。本发明适用于存在未知动态或静态障碍物的多信息场耦合环境中的移动机器人规划，其首先采用ACO‑A**‑PSO算法规划出全局路径，选择全局路径上的拐点作为子导航点，再调用FL‑DWA‑VOA算法进行局部路径重规划，形成最终路径，最终路径就在保证全局最优的前提下，还具备规避未知静态或动态障碍物的能力。

本发明授权核环境下移动机器人实时避障双层路径规划方法在权利要求书中公布了：1.核环境下移动机器人实时避障双层路径规划方法，其特征是：所述核环境的栅格地图为先验信息，栅格地图中的每个栅格均包含辐射场信息和障碍物信息，所述移动机器人上搭载有激光雷达； 方法如下： S01，建立实时避障路径规划的数学模型：路径规划目标是为移动机器人规划一条从起始点到目标点的最优路径；考虑路径长度、累积辐射剂量及转弯能耗这3个子目标，建立移动机器人全局路径规划的目标函数； S02，采用ACO-A-PSO算法规划全局路径：先结合目标函数构建改进型A*算法，采用运行改进型A*算法获得的次优路径不均匀化处理ACO算法的初始信息素分布，再结合目标函数构建ACO算法，接着采用PSO算法对目标函数及ACO算法中的参数进行组合寻优，最后基于寻优所得的参数组合运行ACO算法，获取从起始点到目标点的全局路径； S03，采用FL-DWA-VOA算法规划局部路径：首先定义全局路径中的所有拐点为子导航点，从而将全局路径划分为多段依次连接的局部路径，再按照从前至后的顺序对每一段局部路径进行路径重规划；路径重规划过程是：首先建立DWA算法模型，再引入模糊逻辑实现DWA算法的动态调参，建立具有静态障碍物规避效果的FL-DWA算法，若移动机器人未发现动态障碍物，则仅运行FL-DWA算法进行局部路径重规划；若移动机器人发现动态障碍物，则额外调用VOA动态避障算法进行动态障碍物规避； VOA动态避障与FL-DWA算法的融合： VOA动态避障原理如下：在全局坐标系XOY中，移动机器人M位于坐标原点，移动机器人M以速度v前进，栅格障碍物o以速度v前进，Δv为移动机器人相对于栅格障碍物的速度，将栅格障碍物膨胀为半径R的圆形障碍物，所述圆形为完整包容栅格障碍物的最小外接圆，T和T为坐标原点到圆形障碍物两侧的切线，μ为切线T1或T2与直线的夹角，γ为速度Δv与直线的夹角，μ和γ均为正值；当速度Δv位于切线T1与切线T2之间时，移动机器人将与障碍物发生碰撞，发生碰撞的角度区间为2μ；动态避障目标就是使Δv始终保持在2μ之外，即使：|γ|＞μ； 基于vm、v0和Δv形成的速度矢量三角形，可得到公式14和公式15对公式15进行求导，即得到公式16； 公式14： 公式15： 公式16： 式中，α是移动机器人的方向角，β是栅格障碍物的方向角，是速度矢量三角形中的vm与Δv形成的夹角，η是速度矢量三角形中的v0与Δv形成的夹角，θ为X轴正向与直线形成的夹角；d是微分符号；另外，dγ＝Δγ；dvm＝Δvm；dα＝Δα；dβ＝Δβ； 根据公式16可知，已知栅格障碍物的速度v0、栅格障碍物的方向角β、栅格障碍物速度的变化Δv0和栅格障碍物方向角的变化Δβ，通过调节移动机器人的速度vm和移动机器人的方向角α来改变Δγ，使调整后的γ满足：|γ+Δγ|＞μ；将Δvm和Δα分别设置为x1和x2，建立动态避障目标函数，如公式17所示，求解公式17即可得到满足动态避障的速度元组；在上述的FL-DWA算法中选择该速度元组即可实现动态避障； 公式17： 其中，公式14-17中的参数定义仅在公式14-17中通用，不可应用于其它公式。

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