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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利一种机器人导航路径的生成方法及系统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：CN120008616B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510487508.7，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种机器人导航路径的生成方法及系统是由姚道金;曾玉卿;聂晖;殷雄;余勇祥;李珍;高霄设计研发完成，并于2025-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机器人导航路径的生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种机器人导航路径的生成方法及系统，方法包括：根据邻接矩阵和节点特征矩阵进行非负矩阵分解，得到第一潜在因子矩阵和第二潜在因子矩阵，将第一潜在因子矩阵、第二潜在因子矩阵和节点特征矩阵进行融合，得到加权融合矩阵，并根据预设的自适应运动结构鲁棒筛选策略对加权融合矩阵进行筛选，得到关键状态矩阵，将关键状态矩阵线性输入至预设的Transformer模型中，Transformer模型输出得到增强特征矩阵，根据增强特征矩阵动态更新邻接矩阵，得到目标邻接矩阵，将目标邻接矩阵输入至过程奖励模型，并根据改进的蒙特卡洛树搜索算法进行搜索，过程奖励模型输出得到最优导航路径。实现了对动态环境中机器人与行人交互的深度建模和高效规划。

本发明授权一种机器人导航路径的生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种机器人导航路径的生成方法，其特征在于，包括： 根据机器人的潜在状态和行人的潜在状态构建动态关系图； 根据预设的侧信道状态序列匹配策略对所述动态关系图中的特征矩阵进行优化，得到邻接矩阵，并将所述邻接矩阵输入至图卷积网络中进行学习，得到节点特征矩阵； 根据所述邻接矩阵和所述节点特征矩阵进行非负矩阵分解，得到第一潜在因子矩阵和第二潜在因子矩阵； 将所述第一潜在因子矩阵、所述第二潜在因子矩阵和所述节点特征矩阵进行融合，得到加权融合矩阵，并根据预设的自适应运动结构鲁棒筛选策略对所述加权融合矩阵进行筛选，得到关键状态矩阵； 将所述关键状态矩阵线性转换为查询矩阵、键矩阵以及值矩阵，并输入至预设的Transformer模型中，所述Transformer模型输出得到增强特征矩阵； 根据所述增强特征矩阵动态更新所述邻接矩阵，得到目标邻接矩阵，将所述目标邻接矩阵输入至过程奖励模型，并根据改进的蒙特卡洛树搜索算法进行搜索，所述过程奖励模型输出得到最优导航路径。

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华东交通大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市经济技术开发区双港东大街808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”。