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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利基于神经网络的机器人社会自适应路径规划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：CN115562258B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202211161335.2，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权基于神经网络的机器人社会自适应路径规划方法及系统是由迟文政;王耀;孔宇琦;余嘉杰;陈国栋;孙立宁设计研发完成，并于2022-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的机器人社会自适应路径规划方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于神经网络的机器人社会自适应路径规划方法及系统,包括：根据设计地图场景生成示范路径，采集示范路径；设计神经网络结构，初始化神经网络权重，生成路径规划器；计算当前场景的代价地图，根据所述代价地图，利用所述路径规划器重复生成规划路径，计算所述示范路径和规划路径的特征向量，判断所述示范路径和规划路径是否同伦；更新所述规划路径的特征向量，判断是否结束一个轮回；计算所有场景的示范路径和规划路径的特征差，判断所述特征差是否小于允许误差；训练终止，输出最终得的神经网络权值。本发明可以最大程度的缩短规划路径的长度，增强的在其他环境中的泛化能力，使得规划出的路径更加拟人化。

本发明授权基于神经网络的机器人社会自适应路径规划方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的机器人社会自适应路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1：根据设计地图场景生成示范路径，采集示范路径；设计神经网络结构，初始化神经网络权重，生成路径规划器； 步骤S2：计算当前场景的代价地图，根据所述代价地图，利用所述路径规划器重复生成规划路径，计算所述示范路径和规划路径的特征向量，判断所述示范路径和规划路径是否同伦，若是，进入步骤S3，若否，则对所述规划路径特征向量和进行同伦惩罚后再进入步骤S3； 步骤S3：更新所述规划路径的特征向量，判断是否结束一个轮回，若否，选择下一个地图场景，返回步骤S2；若是，进入步骤S4； 步骤S4：计算所有场景的示范路径和规划路径的特征差，判断所述特征差是否小于允许误差，若是，进入步骤S5；若否，更新路径规划器中的神经网络，判断是否收敛，若是，进入步骤S5，若否，选择下一个地图场景，返回步骤S2；其中判断所述特征差是否小于允许误差的方法为： 每个训练轮回结束后，得到S个训练场景对应的示范路径特征向量和规划路径特征向量 计算特征差值E： 其中Ωf表示将特征向量输入到神经网络中得到的值； 判断特征差值E是否小于允许误差Eallowance，若是，进入步骤S5；若否，更新路径规划器中的神经网络； 步骤S5：训练终止，输出最终得的神经网络权值； 其中判断所述示范路径和规划路径是否同伦的方法为：若规划路径可以平滑地变形为示范路径而不会与障碍物和行人发生碰撞，则两条路径同伦；否则，两条路径非同伦，且示范路径的长度大于规划路径的长度，对规划路径进行同伦惩罚； 对规划路径进行同伦惩罚的方法为：增大规划路径的特征向量值，增大对其的惩罚力度： fplan_i＝fplan_i+c c＝c1，c2，c3，c4，c5T 其中fplan_i表示所述路径规划器第i次生成的路径的特征向量c1、c2、c3、c4、c5分别对应对规划路径五个特征值的惩罚力度值； 计算当前场景的规划路径的平均特征向量：

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苏州大学，其通讯地址为：215000 江苏省苏州市吴中区石湖西路188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”。

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