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龙图腾网恭喜长春理工大学申请的专利一种复杂动态环境下的移动机器人混合路径优化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：CN119245664B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202411767374.6，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种复杂动态环境下的移动机器人混合路径优化方法是由冯冠元;周美琪;蒋振刚;师为礼;苗语设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种复杂动态环境下的移动机器人混合路径优化方法在说明书摘要公布了：本发明属于移动机器人导航技术领域，尤其为一种复杂动态环境下的移动机器人混合路径优化方法，包括如下步骤：首先，系统基于模糊控制算法，根据目标点方向和障碍物距离，计算出机器人的转向角度和移动速度向量；然后，通过加权平均速度检测机器人是否陷入未知的死锁区域，完成导航任务。本发明，通过引入模糊控制算法，实现了基于目标方向和障碍物距离的实时路径调整，提高了对动态环境的适应能力，通过构建四叉树数据结构对死锁区域进行动态存储和高效查询，机器人能够快速识别并规避已知的死锁区域，同时利用基于速度的检测方法识别未知死锁区域，并通过调整策略自动脱困，不仅减少了对环境信息的依赖，还显著提升了系统的鲁棒性和导航效率。

本发明授权一种复杂动态环境下的移动机器人混合路径优化方法在权利要求书中公布了：1.一种复杂动态环境下的移动机器人混合路径优化方法，其特征在于，包括如下步骤：首先，系统基于模糊控制算法，根据目标点方向和障碍物距离，计算出机器人的转向角度和移动速度向量；然后，通过加权平均速度检测机器人是否陷入未知的死锁区域；其中；如果检测到机器人陷入死锁，则生成一个覆盖当前位置的圆形区域，并将其存储在四叉树结构的死锁区域列表中，同时根据死锁逃离策略调整速度为使机器人迅速脱离困境；如果未检测到死锁，则按照模糊控制算法设定的速度vt继续前进；当达到导航终止条件时，系统输出导航路径path，完成导航任务；所述死锁逃离策略具体如下：引入死锁列表L记录已知的死锁区域，L中的任何区域机器人都不会再次进入，从而避免机器人重复在某一死锁区域内来回移动；由于机器人在一个时间步长Δt内，以预设速度V移动时，其正常移动距离为dfuzzy＝V·Δt，则||xt-xt-1||≤dfuzzy；因此，当判定机器人陷入死锁后,将以当前位置xt和上一轮位置xt-1之间的中点c＝xc,yc为中心，dfuzzy2为半径r的圆形区域R设置为死锁区域，如下所示： R：x-xc2+y-yc2≤r218对于死锁区域R，需要将其插入到四叉树中，四叉树的每个节点都表示一个矩形区域，如果区域R与某个节点的矩形区域相交，则将区域R存储在该节点内；首先，计算圆心c＝xc,yc到矩形边界[xmin,ymin,xmax,ymax]的最近点xnearest,ynearest，然后通过距离判断圆与矩形是否相交：xnearest＝maxxmin,minxc,xmaxynearest＝maxymin,minyc,ymax19xnearest-xc2+ynearest-yc2≤r220当公式20左侧结果小于等于右侧时，则认为两个区域相交，进而将R存储在该节点中，表示该区域R已经被禁止访问，防止机器人在后续的迭代中重复出现死锁状态；处于死锁区域中的机器人，将以死锁逃离速度沿着当前位置xt与死锁区域中心c之间的连线向外离开该区域，移动速度与当前位置到死锁中心的距离成反比，并限制在[V2,V]范围内，确保更平滑地控制速度： 其中，V是预设的机器人运动速度，v′t是未经过限制的原始逃离速度；考虑到机器人可能同时处于n个死锁区域内，将距离倒数作为权重系数合并速度，如下所示：dts＝||xt-cts||23 其中，dts是机器人当前位置到每个死锁区域中心的距离，ts是死锁区域的索引，cts是机器人涉及到的死锁区域的中心，是针对死锁中心cts的逃离速度，是基于距离的权重系数，距离越近，对总速度影响越大；从下一次迭代开始，机器人将死锁列表中的区域视作不可见障碍物处理，系统根据每个死锁区域的圆心和半径，计算机器人当前位置与该区域的距离，并将此距离与常规障碍物的距离一起，作为模糊控制器距离输入变量的依据。

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