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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于局部信息的机器人自主导航方法、设备及存储介质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：CN116337082B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202310552305.2，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权基于局部信息的机器人自主导航方法、设备及存储介质是由陈宏田;张卫东;陈逸阳;章海波;郭东升;胡小波;史颂华;柏林设计研发完成，并于2023-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于局部信息的机器人自主导航方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于局部信息的机器人自主导航方法，该方法包括以下步骤：步骤1、搭建虚拟导航平台，设计自主导航模型并采集虚拟导航过程的训练数据；步骤2、基于训练数据，采用深度强化学习算法对自主导航模型进行训练；步骤3、导出并封装训练好的自主导航模型；步骤4、将封装好的自主导航模型应用于实际导航任务。与现有技术相比，本发明具有场景适用性高、计算复杂度低的优点。

本发明授权基于局部信息的机器人自主导航方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于局部信息的机器人自主导航方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤1、搭建虚拟导航平台，设计自主导航模型并采集虚拟导航过程的训练数据，包括以下子步骤： 步骤1.1、搭建虚拟导航平台：确定机器人导航模型、选择运动学模型以及装载多种传感器模块，所述多种传感器模块包括实时定位装置、激光雷达传感器和里程计； 步骤1.2、设计自主导航模型：根据场景的复杂程度设计相应的神经网络模型作为自主导航模型，以感知机器人当前状态并输出动作；设计奖励函数评估动作带来的奖励； 步骤1.3、设置任务：随机设置多个目标点，采集虚拟导航过程产生的数据； 步骤1.4、整合数据：整合多种传感器数据得到机器人实时状态；其中，为激光雷达传感器扫描环境返回的机器人前进方向的障碍物信息，为机器人的运动状态； 步骤1.5、激光雷达数据预处理：采用预处理函数对激光雷达数据进行预处理，所述预处理函数具有缩小原始激光雷达数据的值域并提高小数值的变化率的特点； 步骤1.6、发送动作指令：通过神经网络模型推理得到机器人的下一步动作，根据指令控制机器人运动进入下一个状态； 步骤1.7、采集训练数据：将机器人的当前状态、动作、奖励以及下一时刻的状态存储在经验池中； 步骤2、基于训练数据，采用深度强化学习算法对自主导航模型进行训练； 步骤3、导出并封装训练好的自主导航模型； 步骤4、将封装好的自主导航模型应用于实际导航任务。

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上海交通大学，其通讯地址为：200240 上海市闵行区东川路800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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