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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种用于指导机器人连续导航行为的导航路点预测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：CN116503701B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202310367308.9，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种用于指导机器人连续导航行为的导航路点预测方法是由陈启军;王乃佳;刘成菊设计研发完成，并于2023-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于指导机器人连续导航行为的导航路点预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种用于指导机器人连续导航行为的导航路点预测方法，包括如下步骤：提取机器人摄像头采集到的全景RGBD图像的图像特征向量；获取机器人当前的偏移角度并扩充数据维度后，与图像特征向量拼接，形成对应的动作特征编码和全景图像特征编码；将机器人的自然语言指令分别和全景图像特征编码、朝向角度相关的行为特征编码对齐；编码对齐后的自然语言指令，在解码器端与施加行为关注和视觉关注后的指令语义进行跨模态注意力融合，输出全景方向选择预测结果；根据全景方向选择预测结果，对单视角RGBD图像在局部导航网格中预测子目标导航路点位置。与现有技术相比，本发明具有具有路点预测与导航过程紧密相关、模型泛化性强等优点。

本发明授权一种用于指导机器人连续导航行为的导航路点预测方法在权利要求书中公布了：1.一种用于指导机器人连续导航行为的导航路点预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：提取机器人摄像头采集到的全景RGBD图像的图像特征向量； S2：获取机器人当前的偏移角度并通过三角变换扩充数据维度后，与图像特征向量拼接，形成对应的行为特征编码和全景图像特征编码，机器人的偏移角度为全景图像的每张子图基于当前朝向中心的偏移角度； S3：将机器人的自然语言指令分别和全景图像特征编码、朝向角度相关的行为特征编码对齐，使得机器人分别关注指令中更重要的视觉信息提示与更明显的方向指引； S4：编码对齐后的自然语言指令，在解码器端与施加行为关注和视觉关注后的指令语义进行跨模态注意力融合，输出全景方向选择预测结果，全景方向选择预测结果包括方向选择以及是否停止； S5：根据全景方向选择预测结果，确定是否为停下信号，是则表明导航结束，否则确定下一步的全景导航方向，使用该方向上的视觉特征结合指令特征，在划分的导航网格上进行分类预测，以判断路点出现位置； 所述全景RGBD图像包括在同一水平高度上朝向角相差30度的12张RGBD子图像，每张图像对应一个RGB特征向量以及一个深度特征向量； 采用软注意力机制将机器人的自然语言指令分别和全景图像特征编码、朝向角度相关的行为特征编码对齐； 其中，软注意力机制对指令中与全景图像特征相关的短语进行关注的输出语义特征向量表达式为： 软注意力机制对指令中与行为特征相关的短语进行关注的输出语义特征向量表达式为： 式中，是第j个指令单词的嵌入编码向量，和是注意力机制的可学习权重，和分别是当前全景图像特征相关的和行为特征相关的注意力权重，为与全景图像特征相关的语义特征向量，为与行动特征相关的语义特征向量； 所述S4中，采用循环神经网络Bi-LSTM作为编码器，对对齐后的自然语言指令进行编码，采用门控循环单元GRU作为解码器，根据上一时刻状态和动作选择，对全景图像特征进行解码，得到全局状态向量，采用视觉相关的隐状态对全景图像特征施加注意力得到视觉相关的动作选择预测，采用行为相关的隐状态对行为特征施加注意力得到行为相关的动作选择预测。

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