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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利基于声呐成像的两栖无人平台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：CN119224772B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411037909.4，技术领域涉及：G01S15/42；该发明授权基于声呐成像的两栖无人平台路径规划方法是由时岩;蔡景龙;陈震宇设计研发完成，并于2024-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于声呐成像的两栖无人平台路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明为一种基于声呐成像的两栖无人平台路径规划方法。包括：对声呐成像进行色彩空间转换；通过形态学开运算进行滤波，获取障碍物几何，根据障碍物几何采用外接圆法模拟障碍物的形状及坐标位置；进行声呐频段判断，高频段进行全局地图处理；根据定位信息和目标点信息采用RRT算法进行全局路径搜索；对搜索到的全局路径优化，获取参考线，并获得frenet坐标系；基于此坐标系对纵向进行速度采样并用四次多项式进行拟合；对横向坐标进行采样，采用五次多项式拟合出采样路径；根据高频段的局部地图和代价函数，选取最优的采样路径，离散后获取参考航点数组。本发明摆脱了现有两栖机器人对先验地图的高度依赖，并优化了搜索路径的平滑度，简单高效。

本发明授权基于声呐成像的两栖无人平台路径规划方法在权利要求书中公布了：1.基于声呐成像的两栖无人平台路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：分别根据声呐低频段和高频段两种工作模式，对环境进行声呐成像，高亮区域认定为障碍物，并根据声呐成像获取两栖无人平台所处环境的原始全局地图和原始局部地图； 步骤2：基于步骤1的原始全局地图和原始局部地图，采用形态学算法进行滤波，然后采用外接圆法对障碍物进行模拟以获取滤波后的全局地图和滤波后的局部地图； 步骤3：基于步骤2获取的滤波后的全局地图，采用RRT算法进行全局路径搜素，得到全局路径的粗解； 步骤4：采用二维三次样条插值的方法对RRT算法搜索出来的全局路径的粗解进行优化，获得优化后的全局路径； 步骤5：基于步骤4获得的优化后的全局路径，根据步骤2滤波后的局部地图，对时间进行m次采样，对横向位移L进行n次采样，得到m*n条S-T-L的纵向-时间-横向三维路径，然后以时间代价、横向偏移代价、碰撞代价、加速度急变代价分别取对应的权重后进行加权，根据加权后的代价函数选取最优路径； 步骤2具体包括如下步骤： 步骤21：将声呐成像转换为HSV色彩空间图像； 步骤22：根据步骤21得到的HSV色彩空间图像，设置上下阈值，采用阈值法对亮度区域进行过滤，得到地图粗解； 步骤23：对地图粗解采用形态学开运算的方法消除由于硬件缺陷导致阈值法无法完全消除残存下来的噪点，运算公式为： f为输入图像，B为结构元素，θ为腐蚀操作，为膨胀操作； 步骤24：通过追踪像素边界寻找出障碍物； 步骤25：在搜索完所有边界后，调用opencv的minEnclosingCircle函数计算并返回障碍物几何最小外接圆的圆心和半径，对于返回的外接圆半径乘以系数k，最终返回所有获取到的外接圆的圆心坐标及半径，至此获得滤波后的全局地图； 步骤3具体为： 步骤31：根据两栖平台惯导及多普勒计程仪DVL融合后的定位信息获取当前坐标位置，并且设置终点位置； 步骤32：由步骤22获取的滤波后的全局地图，首先从起点出发，记为父节点，取终点采样率f后在地图空间中随机撒点，记随机点与其父节点夹角为θ，以父节点为基准节点，取步长step，并以θ为生长方向开始扩散子节点，遍历计算障碍物的坐标中心点和子节点距离l，若lr，则对生成的子节点连接进行碰撞判断，计算中心点到父子节点所在直线的距离l1，若l1r则生成子节点，并更新子节点为父节点，直到搜索到终点位置为止，最后从终点向父节点追溯，找到搜索出来的路径点，即全局坐标点； 步骤4具体为： 步骤41：对步骤3搜索出的坐标点、假设为7n+1个，每隔七个坐标点进行一次采样，若不满七个则按一次采样来计算，最终得到n+1个坐标点，每两个坐标点视为一个区间则共有n个区间，每个区间[xi,xi+1]都是由三次多项式y＝ai+bix+cix2+dix3构成，且此多项式满足在端点处连续且一阶、二阶导皆连续，共有n个区间，需求解4n个未知数，除了两个端点，所有n-1个内部点的每个点都满足前后两个分段三次方程，则有2n-1个边界条件，再加上两个端点分别满足第一个和最后一个三次方程，则总共有2n个边界条件；其次S′ixi+1＝S′i+1xi+1共n-1个边界条件S″ixi+1＝S″i+1xi+1共n-1个边界条件，加上自然边界S″x0＝0＝S″xn总共4n个边界条件，最终得三对角矩阵： 步骤42：求解三对角矩阵获得一维三次样条曲线。

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