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龙图腾网恭喜哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利密集人群环境里移动机器人的安全导航方法及装置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：CN117029825B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202310976356.8，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权密集人群环境里移动机器人的安全导航方法及装置是由许鋆;冯凯俊;卢泽涛;楼云江设计研发完成，并于2023-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本密集人群环境里移动机器人的安全导航方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及密集人群环境里移动机器人的安全导航方法及装置。其中的方法包括：估计移动机器人和行人的联合状态，通过基于深度强化学习的价值网络，以获得安全状态约束，通过离散的广义速度障碍，获得安全动作约束，根据安全状态约束和安全动作约束，对安全过滤器求解优化问题，以获得对参考输入进行修正后的最优参考动作，当优化问题无可行解，通过添加局部导航目标作为软约束，并取消安全动作约束，重新求解新的优化问题，当优化问题仍然无可行解，则取消安全状态约束，重新求解新的优化问题，最终获得的修正后的最优参考动作输入到移动机器人中。本发明通过修正基于学习的导航方法求解的最优动作，提高基于学习的导航方法的安全性。

本发明授权密集人群环境里移动机器人的安全导航方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种密集人群环境里移动机器人的安全导航方法，其特征在于，应用于移动机器人，所述移动机器人设置有感知模块、定位模块、激光雷达和传感器；其中，所述方法包括以下步骤：S100、获取所述激光雷达和所述传感器的数据，并输入到所述感知模块和所述定位模块中，估计并输出移动机器人状态和周围的行人状态，以获得移动机器人和行人的联合状态；S200、根据所述移动机器人和行人的联合状态，通过基于深度强化学习的价值网络，获得所述移动机器人的最优动作，以作为安全过滤器的参考输入；S300、构建所述移动机器人的多面体状态约束，以获得作为安全状态约束的控制不变集；S400、通过离散的广义速度障碍，从离散的动作空间中筛选出安全的动作，以获得安全动作约束；S500、根据所述安全状态约束和所述安全动作约束，对所述安全过滤器求解优化问题，以获得对所述参考输入进行修正后的最优参考动作；S600、当步骤S500出现优化问题无可行解并且安全动作约束的离散动作个数为零时，通过添加局部导航目标作为软约束，并取消安全动作约束，重新求解新的优化问题，以获得新的修正后的最优参考动作；S700、当步骤S600出现优化问题无可行解并且所述移动机器人下一时刻的状态都不满足安全状态约束，则在步骤S600的优化问题基础上取消所述安全状态约束，重新求解新的优化问题，以获得新的修正后的最优参考动作；S800、将最终获得的修正后的最优参考动作输入到所述移动机器人中，以作为所述移动机器人的执行指令；其中，所述步骤300中，所述移动机器人的多面状态约束表示如下： 式中，表示第k个采样时刻的所述移动机器人的安全状态约束，xk表示第k个采样时刻三维的移动机器人状态，xk＝[px,py,θ]T，其中，px，py表示所述移动机器人的二维的位置坐标，θ表示所述移动机器人的航向角，R3表示三维空间，Tk与tk表示对移动机器人位置[px,py]T的安全限制的矩阵；其中，所述步骤300中，所述移动机器人的未来状态通过以下系统方程获得：xi∣k＝Axi∣k+Bu0∣k,u0∣k＝uk式中，xi∣k表示基于第k个采样时刻的离散线性系统递推而来的未来状态量，u0∣k表示第k个采样时刻的动作，uk表示第k个采样时刻所述安全过滤器的最优动作，A与B是系统矩阵；其中，所述步骤S400中，所述离散的广义速度障碍中行人未来状态通过以下系统方程获得： 式中，表示第j个行人的未来状态，表示第j个行人的未来动作；其中，所述步骤S500中，所述安全过滤器的优化问题表示如下： 式中，上式目标函数的第一项用于最小化安全动作与参考动作的偏差，上式目标函数的第二项ρ0||x1|k-ugoal||2用于鼓励机器人更快地到达导航目标点，参数ρ0用于调整上式目标函数第一项和第二项的可信度，表示所述安全过滤器的最优参考动作，u0∣k表示第k个采样时刻的动作，x1∣k表示第k个采样时刻向未来递推一次的状态，xgoal表示移动机器人的导航目标点，ui∣k表示基于第k个采样时刻的离散线性系统向未来递推时使用的动作，x0∣k表示第k个采样时刻的状态，表示所述安全动作约束，表示控制不变集，表示N个采样周期内的安全动作约束。

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