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龙图腾网获悉清华大学深圳国际研究生院申请的专利一种机器人动态避障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：CN115933648B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202211486546.3，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种机器人动态避障方法及系统是由梁斌;王学谦;翦卓著;严梓鸿;雷轩昂;兰斌设计研发完成，并于2022-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机器人动态避障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动态避障方法及系统，包括：S1检测周围环境，初始化确定起始点和目标点，并生成点云；S2将点云输入同步定位与地图绘制模块，生成机器人位姿，并维护三维概率图；S3根据快速随机搜索树和三维概率图生成全局路径，根据点云生成局部地图与障碍物预测轨迹；S4根据障碍物预测轨迹和全局路径生成局部轨迹，并发送运动指令至机器人；S5机器人根据运动指令沿局部轨迹移动；本发明通过根据点云生成局部地图与障碍物预测轨迹，根据障碍物预测轨迹和全局路径生成局部轨迹的设置，预测了障碍物的轨迹，因此能够预先做出规避动作，具有更好的安全性；相比于模型预测控制+障碍物曲线拟合的方法，本发明的障碍物预测的准确性较高。

本发明授权一种机器人动态避障方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种机器人动态避障方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、检测周围环境，初始化确定起始点和目标点，并生成点云； S2、将所述点云输入同步定位与地图绘制模块中，从而生成机器人位姿，并维护三维概率图； S3、根据快速随机搜索树和三维概率图生成全局路径，根据所述点云生成局部地图与障碍物预测轨迹； S4、根据所述障碍物预测轨迹和所述全局路径生成局部轨迹，并发送运动指令至机器人； S5、所述机器人根据所述运动指令沿所述局部轨迹移动； 步骤S3包括根据点云生成局部地图；通过聚类将障碍物参数化到所述局部地图上，生成障碍物最小包络椭圆；通过卡尔曼滤波，估计和预测所述障碍物最小包络椭圆的状态，在前向时域内生成障碍物预测轨迹； 所述障碍物最小包络椭圆的状态包括形状和位置；对所述障碍物最小包络椭圆的位置协方差Rp提出修正参数k，表达式如下： 其中Rp,max和Rp,min表示位置方差的边界，Ξmin,crit和Ξmax，crit表示障碍物最小包络椭圆位置置信度的指标Ξp的边界； 根据估计的所述障碍物最小包络椭圆的状态和方差值，预测未来时域的所述障碍物最小包络椭圆的状态，表达式如下： xk＝Axk-1； Pk＝APk-1AT+Q； 其中A为障碍物运动方程，xk为障碍物在k时刻的状态，xk-1为障碍物在k-1时刻的状态，Pk为障碍物在k时刻的方差，Pk-1为障碍物在k-1时刻的方差，Q为系统噪声的协方差。

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