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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于二维和三维数据的AGV路径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：CN119860784B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510357919.4，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种基于二维和三维数据的AGV路径规划方法是由汪俊;卜尉航;吴翔;韩成;荆文科;张嘉麟设计研发完成，并于2025-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于二维和三维数据的AGV路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于二维和三维数据的AGV路径规划方法，以解决传统DWA算法无法应对移动障碍物和会陷入局部最优的问题；具体包括：建立AGV的工作空间，添加起点、目标点和已知障碍物信息；使用RRT*算法规划出AGV的全局路径；训练障碍物识别模型，对工业相机输入的障碍物进行处理，确定移动过程中障碍物相对于AGV的准确位置；基于障碍物分布情况选择AGV的速度组合，再结合激光雷达测量障碍物的距离和速度信息，通过改进的DWA算法进行局部路径优化，使AGV到达指定位置。本发明所提出的方法实现了AGV的实时局部避障，提高了AGV路径规划的自动化能力。

本发明授权一种基于二维和三维数据的AGV路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于二维和三维数据的AGV路径规划方法，其特征在于，具体包括以下步骤： S1、建立AGV的二维运动空间，并在二维运动空间中添加AGV的起始位置、目标位置和已知的障碍物信息； S2、使用RRT*算法在AGV的二维工作空间中规划一条全局路径； S3、在AGV上安装工业相机，控制AGV在三维工作空间内移动，通过工业相机采集移动过程中的障碍物图像；以障碍物图像为输入训练障碍物识别模型；利用训练好的模型确定障碍物相对于AGV的位置； S4、AGV按照RRT*算法规划出的全局路径进行移动，根据训练好的障碍物识别模型确定周围的障碍物分布情况；基于障碍物分布情况选择AGV的速度组合，再结合激光雷达测量障碍物的距离和速度信息，通过改进的DWA算法进行局部路径优化，使AGV到达指定位置；步骤S4具体包括： S41、根据AGV自身结构限制、电机限制、障碍物距离限制确定AGV的速度取值范围和角速度取值范围； S42、设置采样间隔对速度取值和角速度取值进行分组组合，并得到合速度取值集合Vx；再取角速度超出阈值wd的组，形成一个新的合速度取值集合Vy；步骤S42具体为： 设置速度采样间距Cv和角速度采样间距Cw，则速度取值共有n1组，角速度取值共有n2组；公式表示为： 其中，vfmin和vfmax分别为速度取值范围内的最小值和最大值，wfmin和wfmax分别为角速度取值范围内的最小值和最大值； 以此得到共有n1·n2组速度组合的合速度取值集合Vx；再取其中角速度大于阈值wd的组，形成一个新的合速度取值集合Vy； S43、基于周围障碍物的分布情况，选择速度组合；并根据选择出的速度组合结合AGV的当前位置参数计算出AGV的下一位置参数；基于周围障碍物的分布情况，选择速度组合具体为： 假设当前位置下，AGV通过工业相机采集到p张图像，每张图像中各有bi个障碍物，i表示第i张图像，则当前位置周围障碍物的总数B为： 计算障碍物位于AGV的正前方和覆盖整个工业相机视野范围占总数的比例计算公式为： 其中，b中、b全分别表示障碍物位于AGV的正前方、覆盖整个工业相机视野范围的数量； 若大于设定阈值则在合速度取值集合Vy中取速度组合，否则在合速度取值集合Vx中取速度组合； S44、使用安装在AGV前后各一个的激光雷达测量出周围障碍物到AGV的距离和障碍物的速度、角速度信息；根据各个障碍物当前的位置和速度、角速度计算出经过Δt时间过后障碍物的移动轨迹； S45、计算每一组速度组合下，经过Δt时间后AGV的移动轨迹，并计算每一组速度组合的评分Gv，w；评分计算公式为： Gv，w＝σ[μ·hv，w+σ[β·dov，w+σ[γ·vv，w+σ[ε·dcv，w]； 其中，v，w为选择的速度组合，v、w分别表示选择的速度和角速度；在该速度组合下，hv，w为方位角评价函数，dov，w为障碍物距离评价函数，vv，w为速度评价函数，dcv，w为全局路径距离评价函数；μ、β、γ、ε为评价函数的权重系数；σ表示归一化处理；各个评价函数具体为： 方位角评价函数hv，w＝π-Δθ； 其中，Δθ为选择v，w速度组合下，AGV从当前位置往下一位置的运动朝向与目标点连线之间的夹角误差；夹角误差越小，方位角评价越高； 障碍物距离评价函数 其中，j为激光雷达测到的障碍物总数，di为第i个障碍物的移动轨迹与AGV移动轨迹之间的最小距离； 速度评价函数vv，w＝|v|，速度越大，则评价越高； 全局路径距离评价函数，表征使用改进DWA算法优化的AGV移动路径的终点与使用RRT*算法规划出的全局路径的最大距离；公式表示为： 其中，dci为第i组速度组合下的AGV移动路径终点到全局路径的最大距离，dc0为设定的距离阈值，k为控制下降速度的常数；当最大距离dci在距离阈值之内时，将dcv，w设为固定实数N；当最大距离dci在距离阈值之外时，距离越远评价越低； 选择所有速度组合中评分最高的一组速度和角速度作为AGV从当前位置移动到下一位置的速度组合； S46、待AGV移动到位后，再重复步骤S43-S45，直到当AGV进入以目标点为圆心，半径为R范围内时，以目标点为终点进行速度组合的选择，选择得分最高的组合作为最后一步的速度和角速度，实现AGV到达目标点。

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