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龙图腾网获悉青岛科技大学申请的专利一种未知环境智能机器人自主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：CN120740608B 。

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：202511213303.6，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种未知环境智能机器人自主路径规划方法是由曹梦龙;崔凤英;郑鹏;汤启亮;王海滨;孟雨倩设计研发完成，并于2025-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种未知环境智能机器人自主路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种未知环境智能机器人自主路径规划方法，涉及机器人导航与路径规划技术领域，对于未知环境的路径规划，包含构建包含动态障碍物的环境地图和机器人的精确定位，动态障碍物的轨迹预测，通过采用改进帝王蝶优化算法优化粒子滤波的FastSLAM建图方法，实现环境地图构建与机器人定位，基于自注意力机制的CNN‑BiLSTM网络进行轨迹预测，改进A*算法进行进行路径规划，不仅能提高机器人定位精度同时保证了路径规划的安全性。

本发明授权一种未知环境智能机器人自主路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种未知环境智能机器人自主路径规划方法，其特征在于，包括改进的FastSLAM地图构建与定位阶段、动态障碍物轨迹修复及预测阶段、机器人路径规划阶段； 改进的FastSLAM地图构建与定位阶段中，采用改进帝王蝶优化算法优化粒子滤波的FastSLAM建图方法，实现环境地图构建与机器人定位，所述改进帝王蝶优化算法引入自适应遗传参数，利用迁移算子和调整算子增强粒子滤波重采样过程，得到改进的FastSLAM地图； 动态障碍物轨迹修复及预测阶段首先采用中位绝对偏差和三次样条差值法对障碍物原始轨迹进行修复，之后采用基于包含一维卷积神经网络、双向长短时记忆网络和自注意力机制的动态障碍物轨迹预测模型，提取障碍物轨迹的空间-时序特征进行碍物轨迹的多步预测，得到预测的障碍物轨迹； 机器人路径规划阶段中，将改进的FastSLAM地图及预测的障碍物轨迹输入路径规划模块，结合基于B样条曲线的路径表示与改进的A*算法进行路径生成；在执行过程中实时感知环境； 在搜索过程中，初始扩展因子如下式： 函数ceil确保扩展因子ε≥1，length是环境地图的长度，width是环境地图的宽度，c表示工作地图的复杂度； 采用动态搜索步长策略从大步长递减至最优步长l: l＝lmax-Δl； 最大搜索步长为lmax，Δl是递减搜索步长； 路径平滑阶段采用三阶B样条曲线，设总共有n+1个控制点定义B样条曲线的边界范围，k次B样条曲线Pu定义为： 式中，Pi是第i个控制点，Bi，ku是i索引的k阶基函数， 其中，Bi，0u是i索引的0阶基函数，ui、ui+1、ui+k、uk代表节点向量中的第i、i+1、i+k、k个节点。

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