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龙图腾网获悉南开大学;南开大学深圳研究院申请的专利基于SOM网络的消防机器人增强型路径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：CN119376395B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202411503241.8，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权基于SOM网络的消防机器人增强型路径规划方法及系统是由杨桐;龙平平;孙宁;吴庆祥;方勇纯设计研发完成，并于2024-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于SOM网络的消防机器人增强型路径规划方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于SOM网络的消防机器人增强型路径规划方法及系统，其中方法包括：构建初始化SOM网络；按照竞争策略机制，对初始化SOM网络，选择优胜神经元；按照考虑方向向量的权值调整机制，对初始化SOM网络的优胜神经元及其领域内神经元权值进行调整；重复执行直至神经元权值不再发生变化，得到每个消防机器人的初始路径；对每个消防机器人的初始路径，进行第一次后处理操作，得到第一次优化路径；对所述第一次优化路径，进行第二次后处理操作，得到最终路径。对于实现复杂环境下的高效避障与任务协同分配具有重要意义。

本发明授权基于SOM网络的消防机器人增强型路径规划方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于SOM网络的消防机器人增强型路径规划方法，其特征是，包括： 1构建初始化SOM网络；按照竞争策略机制，对初始化SOM网络，选择优胜神经元； 2按照考虑方向向量的权值调整机制，对初始化SOM网络的优胜神经元及其领域内神经元权值进行调整； 3重复执行1~2，直至神经元权值不再发生变化，得到每个消防机器人的初始路径； 4对每个消防机器人的初始路径，进行第一次后处理操作，得到第一次优化路径，包括： 按照每个机器人初始路径的神经元排列顺序，从起始神经元开始，逐一检查至最后一个神经元，依次检查每对相邻神经元之间是否存在障碍物； 如果相邻神经元A与B所连接而成的路径之间存在障碍物，则在对应的神经元组中增加一个新神经元，其位置位于神经元A与B之间，新神经元的权值初始化为神经元A与B权值的算数平均值； 检查此时的新神经元是否处于障碍物内，若不处于障碍物内，保留该神经元，继续从起始神经元开始，逐一检查至最后一个神经元； 若新神经元处于障碍物中，则做路径AB的垂直平分线，此时新增加的神经元位于垂足上，以AB为分界线，以神经元初始位置为出发点，在垂线上沿着远离垂足的第一方向和第二方向进行移动，每次移动的距离是，每次移动后，均判断移动后的位置是否在障碍物内，如果移动后的位置不在障碍物内，则说明移动后的位置为神经元的候选位置点，其中，第一方向得到候选位置点C，第二方向得到候选位置点D，计算从神经元初始位置到两个候选位置点C和D分别所需要移动的次数，选择移动次数少的候选位置点C作为新增神经元的最终位置点，将依次经过点A、点C和点B的路径ACB作为第一次优化路径； 5对所述第一次优化路径，进行第二次后处理操作，得到最终路径，具体步骤为： 步骤3-1：首先将路径的起始点和若干个设定位置点进行标记，假设路径依次经过C、D、E、F点，假设C点和D点为带标记的点，E点和F点为不带标记点；带标记的点，是人为设置的必须要经过的路径点，不带标记点，是指在路径中的候选路径点； 步骤3-2：以点C为起点，越过中间路径点D，连接CE，判断路径点D点是否为带标记点，若路径点D点属于标记点，表示路径必须要经过D点，不能将D点剔除，因此不将CE进行连接，将保留CD和DE作为路径； 步骤3-3：以点D起点，越过中间路径点E，连接DF，由于中间路径点E不带标记，因此判断线段DF是否经过障碍物，如果线段DF经过了障碍物，则表示不能将DF作为简化路径，不能剔除E点； 步骤3-4：得到最终路径CDEF。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南开大学;南开大学深圳研究院，其通讯地址为：300350 天津市津南区海河教育园区同砚路38号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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