华中科技大学谢远龙获国家专利权
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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种基于序列预测与动态掩膜的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：CN119440002B 。
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：202411539955.4，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种基于序列预测与动态掩膜的机器人动态避障方法及系统是由谢远龙;程祥;王书亭;胡倚铭设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于序列预测与动态掩膜的机器人动态避障方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于自主机器人轨迹规划与决策领域，并具体公开了一种基于序列预测与动态掩膜的机器人动态避障方法及系统，其包括：对动态避障问题本身进行MDP建模并搭建仿真环境；设计基于改进长短时记忆网络的传感器数据预测方法，通过对当前与过去一段时间的传感器数据输入，预测下一段时间的传感器数据；基于空间注意力网络设计传感器动态数据掩膜，并将掩膜数据与原始数据进行数据融合，对传感器数据进行扩充；设计策略函数和奖励函数，基于仿真环境对决策网络进行训练。通过强化学习算法的集成，能够不断优化避障策略，提高机器人在复杂环境中的导航和避障能力。
本发明授权一种基于序列预测与动态掩膜的机器人动态避障方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于序列预测与动态掩膜的机器人动态避障方法，其特征在于，包括： 模型训练阶段： 将机器人动态避障问题转化为马尔可夫决策过程；基于马尔可夫决策过程，构建并训练基于强化学习的决策网络： 1将机器人传感器获取的当前观测数据输入预训练好的预测网络，预测网络根据当前与过去一段时间的观测数据预测得到下一时刻的传感器预测数据； 2基于自注意力网络对预测数据进行动态数据掩膜，并将得到的掩膜数据与当前观测数据融合，对预测数据进行扩充； 3将扩充后的预测数据输入决策网络，得到机器人执行动作，在仿真环境中机器人按此执行动作运动，根据奖励函数对自注意力网络和决策网络参数进行更新； 4重复步骤1～3直至达到预设终止条件，得到训练好的自注意力网络和决策网络； 基于训练好的预测网络、自注意力网络和决策网络，得到避障模型； 模型使用阶段： 在机器人运动过程中，机器人传感器实时获取传感器观测数据，将观测数据输入避障模型，得到机器人执行动作，实现机器人动态避障。
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