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龙图腾网获悉聊城大学申请的专利一种基于多策略融合的机器人快速路径优化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：CN121163529B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511697876.0，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种基于多策略融合的机器人快速路径优化方法是由段朋;李明明;孟磊磊;崔西宁;田泽娜设计研发完成，并于2025-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多策略融合的机器人快速路径优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及移动机器人路径规划领域，具体涉及一种基于多策略融合的机器人快速路径优化方法，包括：步骤1，初始化迭代贪婪算法参数，使用双向快速扩展随机树方法生成初始路径，步骤2，使用差异性引导的路径优化机制对路径进行破坏重构，扩展路径探索空间，步骤3，通过自适应调整策略选择执行路径修剪、节点插入、节点变异操作，对当前路径进行局部搜索，步骤4，按照模拟退火准则接受路径，步骤5，判断是否达到算法终止时间，若达到算法终止时间，则算法结束，输出当前最佳路径，否则返回步骤2。本发明的应用，有效解决了机器人路径规划中的最小化路径长度和路径平滑度的问题，具有提升路径规划效率和优化路径质量的积极效果。

本发明授权一种基于多策略融合的机器人快速路径优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多策略融合的机器人快速路径优化方法，其特征在于，包括以下步骤，步骤1，初始化迭代贪婪算法参数，使用双向快速扩展随机树方法生成初始路径，其中，初始路径作为初始的当前最佳路径； 步骤2，使用差异性引导的路径优化机制对路径进行破坏重构，扩展路径探索空间；其中，第一次破坏重构的路径为初始路径，第二次及第二次后的破坏重构的路径为上一次迭代后所接受的路径；其中，所述的差异性引导的路径优化机制的实现过程如下，计算路径和理想路径之间的差值ε，所述的理想路径指在无障碍物条件下机器人从起始节点到目标节点的最短路径；若ε小于预设的阈值下限，表示路径接近理想路径，则保持路径不改变；若ε大于等于预设的阈值上限，则通过镜像策略生成新路径；若ε在预设的阈值下限和预设的阈值上限之间，则通过投影策略生成新路径；新路径生成后若不可行，则执行路径修复策略，将新路径修复为可行，计算新路径的目标值，若新路径的目标值小于原路径的目标值，则直接接受新路径，否则计算新路径和原路径的差异性概率，当差异性概率值大于预设的概率阈值时，接受新路径，扩大搜索空间，其中，所述的不可行指路径中存在节点位于障碍物内或路径与障碍物相交；所述的差异性概率的计算公式为，fπ'是新路径π'的目标值，fπ是原路径π的目标值，dπ', π表示新路径π'和原路径π之间的差值； 步骤3，通过自适应调整策略选择执行路径修剪、节点插入、节点变异操作，对当前路径进行局部搜索； 步骤4，按照模拟退火准则接受路径； 步骤5，判断是否达到算法终止时间，若达到算法终止时间，则算法结束，输出当前最佳路径，否则返回步骤2。

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