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龙图腾网获悉福州大学申请的专利基于RRT算法的仿生模拟植物向光性全局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：CN116608877B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202310603240.X，技术领域涉及：G01C21/34；该发明授权基于RRT算法的仿生模拟植物向光性全局路径规划方法是由张卫波;林景胜;黄晓军;丘英浩;陈虎;王单坤设计研发完成，并于2023-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于RRT算法的仿生模拟植物向光性全局路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明在原始RRT算法基础上提出了一种仿生植物向光性的全局路径搜索方法，对算法随机扩展导向性差、算法收敛速度慢、狭窄区域中搜索效率低、规划的路径曲折等方面进行优化。本发明中的仿生设计模拟植物的向光性，使随机树选取拓展节点时在以目标点为圆心的一系列同心圆上，能加快随机树向目标点拓展的速度提高算法收敛效率。在随机树向目标点拓展过程中为了提高安全性对障碍物进行处理，合并距离较近的障碍物，并膨胀障碍物提高安全性。其次设计自适应步长，随机树根据障碍物的疏密程度改变步长以更好适应复杂环境。对生成的路径提取关键点后对路径进行曲线优化使路径平滑满足智能车的行驶要求。最后利用MATLAB进行仿真分析验证算法的有效性。

本发明授权基于RRT算法的仿生模拟植物向光性全局路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于RRT算法的仿生模拟植物向光性全局路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：获取障碍物坐标信息、智能车运动学模型、地图信息、初始化位置信息和获取目标点信息； 步骤二：对环境中障碍物进行预处理，对距离较近的障碍物进行合并及膨胀障碍物； 步骤三：获取采样点并判断采样点可行性； 在步骤三当中，采用B-RRT模仿植物生长的特性，将目标点类比为光源，障碍物稀疏区域类比空旷地带，在以目标点为圆心的一系列同心圆弧上选取随机节点，随机节点选取公式如下式所示： 采样半径： 其中，为待选取的随机点坐标；、是相互独立的0~1的随机数；、分别为目标点的横坐标和纵坐标，为地图内两点最远的距离，若是矩形地图，则为矩形对角线距离，为1~2的系数； 由于随机节点选取公式下采样的随机点会出现在地图外，因此需要剔除掉出现在地图外的采样点，而后进行重新采样； 步骤四：判断障碍物疏密，采用基于安全性评估的可变步长RRT拓展随机树； 在步骤四当中，基于安全性评估的可变步长RRT，在探查到周围环境障碍物较少时，则增大随机树扩展的步长，根据周围环境障碍物多少来确定步长； 通过多次探索，记录探索节点与最近节点连线和障碍物发生碰撞的次数，根据碰撞发生次数的多寡定性以离采样点最近点为中心的探索范围的障碍物疏密，进而调整步长的大小； 随机采样点的选取公式： 其中，为随机采样节点坐标，、是互不相关的0~1的随机数，、分别是地图的长和宽，是区别于、的0~1的随机数，是选取目标点为采样节点的概率值，是目标点的坐标； 步骤五：拓展随机树并判断是否到达目标点，如未到达则回到步骤三，如到达则执行下一步骤； 步骤六：连线目标点到终点的可行路径，并提取路径中的关键点，进行路径重连接； 步骤七：进行路径优化以平滑路径，完成路径规划。

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