北京大学周新哲获国家专利权
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龙图腾网获悉北京大学申请的专利一种基于路径空间先验的视觉语言导航方法和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：CN115640513B 。
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：202110812334.9，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于路径空间先验的视觉语言导航方法和系统是由周新哲;穆亚东设计研发完成，并于2021-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于路径空间先验的视觉语言导航方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于路径空间先验的视觉语言导航方法和系统。在环境已知的设定下，本发明围绕两类路径先验—最短路径先验和通用路径先验，分别设计了路径分类和序列决策的解决方案；又针对环境未知的更困难设定，提出了两阶段的探索‑利用框架，即先运行探索性策略构建高信息量的环境子图，再在此之上根据路径先验选择合适的导航模型。同现有的视觉语言导航技术相比，本发明极大减少了决策数量，从而降低了决策出错的可能；本发明的模型进行决策时依赖全局的视野，不容易出现因为局部困惑等误入歧途；本发明对于环境拓扑和路径先验的利用使得具体模型的设计很简洁，与现有的技术采用的复杂强化学习模型等相比参数更少、结构更清晰。
本发明授权一种基于路径空间先验的视觉语言导航方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于路径空间先验的视觉语言导航方法，其特征在于，适用于环境已知、路径先验为最短路径先验的情况，该方法包括以下步骤： 1根据环境拓扑图计算从起点到任意一点的最短路径； 2利用第一深度神经网络模型将输入的自然语言描述编码为语言特征向量； 3对步骤1中计算出的每一条最短路径，构建对应的路径表征序列，再用第二深度神经网络模型将每个路径表征序列编码为单个特征向量，得到每条路径的特征向量； 4利用第三深度神经网络模型对步骤2得到的语言特征向量和步骤3得到的每条路径的特征向量进行打分，得到每条路径的匹配分数； 5找出匹配分数最大的路径作为最终预测的路径，使机器人沿着该最终预测的路径移动。
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