恭喜浙江大学朱世强获国家专利权
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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利一种基于深度神经网络的机器人三维轨迹规划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：CN119759038B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202510259463.8，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种基于深度神经网络的机器人三维轨迹规划方法是由朱世强;范宏博;宋伟设计研发完成，并于2025-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度神经网络的机器人三维轨迹规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于深度神经网络的机器人三维轨迹规划方法，包括：步骤S1：构建环境地图，将环境信息以数字网格形式进行编码；步骤S2：通过深度神经网络模型预测环境地图中的轨迹概率分布；步骤S3：基于所述轨迹概率分布生成非均匀采样点，同时保留部分全局均匀采样点，形成混合采样策略；步骤S4：利用改进的RRT*算法进行轨迹搜索，所述改进的RRT*算法通过动态调整步长和重布线机制优化轨迹成本；步骤S5：实时更新环境信息并重新预测轨迹概率分布，触发局部轨迹重规划以应对动态障碍物。本发明方法结合深度学习的概率预测与混合采样策略，能在复杂环境中显著提升规划效率，缩短轨迹平均长度，降低计算资源消耗。
本发明授权一种基于深度神经网络的机器人三维轨迹规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度神经网络的机器人三维轨迹规划方法，其特征在于，包括：步骤S1：构建环境地图，将环境信息以数字网格形式进行编码；步骤S2：通过深度神经网络模型预测环境地图中的轨迹概率分布；步骤S3：基于所述轨迹概率分布生成非均匀采样点，同时保留部分全局均匀采样点，形成混合采样策略；步骤S4：利用改进的RRT*算法进行轨迹搜索，所述改进的RRT*算法通过动态调整步长和重布线机制优化轨迹成本；步骤S5：实时更新环境信息并重新预测轨迹概率分布，触发局部轨迹重规划以应对动态障碍物。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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