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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种可移动机器人的智能导航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：CN119879931B 。

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：202510017530.5，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种可移动机器人的智能导航规划方法及系统是由朴松昊;王佳阳设计研发完成，并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种可移动机器人的智能导航规划方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及机器人自主导航技术领域，具体涉及一种可移动机器人的智能导航规划方法及系统，所述方法包括：基于全局路径规划算法生成全局路径，结合实时环境信息使用局部路径优化算法对所述全局路径优化调整，实时调整全局路径以避开动态障碍物，获得优化后的路径；解决现有技术中存在的路径规划方案在动态环境中的适应性较差，难以满足实时性要求和无法自适应地调整策略规划最优路径的问题。所述系统包括：环境感知模块、全局路径规划模块、局部路径优化模块和机器人控制模块，通过标准化接口实现各模块之间的信息交互，显著提升动态环境中的路径规划效率和导航性能。

本发明授权一种可移动机器人的智能导航规划方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种可移动机器人的智能导航规划方法，其特征在于，包括： 实时采集环境信息，所述环境信息包括静态地图信息和实时环境信息； 根据所述静态地图信息，使用全局路径规划算法规划全局路径；所述全局路径优化调整采用软演员评论家算法，处理过程包括： 输入所述全局路径和所述环境信息中包含的实时环境信息； 定义状态空间S和动作空间A，并根据所述环境信息确定所述状态空间S和动作空间A包含的信息； 基于所述状态空间S和动作空间A包含的信息，确定动态奖励函数；所述动态奖励函数用于更新机器人与动态障碍物之间的关系；其中，所述动态奖励函数包括：奖励靠近目标点的行为、惩罚接近动态障碍物的行为和惩罚偏离全局路径的行为；基于上述动态奖励函数结合软演员评论家算法进行路径规划策略的更新；以基于更新后的路径规划策略对所述全局路径进行局部优化，获得优化后的路径； 所述动态奖励函数是根据所述环境信息确定的，具体动态奖励函数为基于下述公式计算确定： 其中，为机器人到目标点的距离，为机器人到最近障碍物的距离，为机器人到全局路径的偏移距离，为权重参数；所述权重参数根据路径规划需求分别设置调整； 所述路径规划策略的更新包括策略网络优化和值函数优化； 策略网络优化：最大化目标函数，其表达式为：； 其中，为期望函数，为当前时刻的环境状态，为在状态下根据策略π选择的动作，为动态奖励函数； 值函数优化：最小化贝尔曼残差，更新所述策略网络的参数； 结合所述实时环境信息，使用局部路径优化算法对所述全局路径优化调整，实时调整全局路径以避开动态障碍物，获得优化后的路径； 根据所述优化后的路径生成控制指令，通过所述控制指令驱动机器人按照优化后的路径运动。

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