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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于凸包模型的机器人障碍物感知及自主避障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：CN119440000B 。

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：202411529245.3，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种基于凸包模型的机器人障碍物感知及自主避障方法是由王立辉;顾炜琪设计研发完成，并于2024-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于凸包模型的机器人障碍物感知及自主避障方法在说明书摘要公布了：一种基于凸包模型的机器人障碍物感知及自主避障方法，1、使用激光雷达与差分RTK获取机器人定位及农业场景信息；2、通过基于扇区的地面分割算法，综合分析土地坡度条件，分离地面点云和障碍物点云；3、利用欧式聚类法和Graham扫描法，对障碍物点云进行聚类分析并建立障碍物凸包模型表示；利用多特征最近邻算法和Kalman预测，确定障碍物帧间联系和运动预测信息；4、建立有限状态机决策系统，结合环境感知预测特征，提供参考路径指导；5、基于MPC的时空联合避障路径规划算法，建立基于尺度变换的避障约束，优化求解获得避障路径和最优控制输入。本申请有效提高了障碍物检测的准确性和避障系统的鲁棒性，保证了机器人作业时的高效性和安全性。

本发明授权一种基于凸包模型的机器人障碍物感知及自主避障方法在权利要求书中公布了：1.一种基于凸包模型的机器人障碍物感知及自主避障方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：使用导航信息模块，获得农田作业全局任务目标Tk，k＝1,2，…，n，读取多边形作业区域顶点坐标；使用差分RTK和IMU获取当前时刻机器人自身定位Xk及姿态信息Rk；使用激光雷达获取原始点云P0； 步骤2：使用点云统计滤波和体素滤波对原始点云P0进行预处理，去除部分离群点并减少了点云数量，使用基于扇面拟合的地面分割算法，检测地面坡度条件，对地面点云进行分离，到地面点云Pg和障碍物点云Po； 步骤3：对分离后的障碍物点云进行聚类、帧间关联和运动状态预测，得到凸多边形表述的障碍物集Oi和会遇风险{σ，V，tTC}； 步骤4：使用基于有限状态机的决策算法，结合当前机器人运动状态和会遇风险，计算生成参考状态Sr； 步骤5：使用基于MPC和尺度变换约束的时空联合避障路径规划算法，在参考路径的基础上，生成优化避障路径，以机器人状态量和加速度和转向角度的形式给出。

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东南大学，其通讯地址为：210000 江苏省南京市江宁区东南大学路2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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