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龙图腾网获悉青岛理工大学申请的专利基于强化学习的移动机器人动态避障控制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：CN120848530B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202511357360.1，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权基于强化学习的移动机器人动态避障控制方法及系统是由张天良;蒋秀珊;王广智设计研发完成，并于2025-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的移动机器人动态避障控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于强化学习的移动机器人动态避障控制方法及系统，涉及机器人控制技术领域。为了解决传统移动机器人避障方法在动态复杂环境下决策滞后、适应性差，以及现有智能避障方案难以应对环境突变等的问题；本发明通过强化学习实现了移动机器人在动态环境下的高效避障，多传感器融合与特征提取构建了精准的状态空间，强化学习网络能自主学习和优化策略，适应复杂动态变化；奖励函数设计兼顾避障、目标导向和动作合理性，提升了策略的鲁棒性和效率，有效提升移动机器人在复杂场景下的避障能力与任务执行效率，同时，通过避障质量分析与校正机制，实现了对避障过程的实时监控与动态调整，进一步提高了避障的可靠性和安全性。

本发明授权基于强化学习的移动机器人动态避障控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于强化学习的移动机器人动态避障控制方法，其特征在于，包括： 环境感知与状态构建：基于移动机器人搭载的传感器组实时采集环境信息并进行预处理，提取环境信息特征，结合移动机器人自身参数，获取移动机器人当前的状态空间； 动作决策与策略生成：构建强化学习网络模型，将移动机器人当前的状态空间输入至训练好的所述强化学习网络模型，生成从状态空间到动作空间的映射策略，输出当前状态下的最优动作； 动作执行与环境交互：将当前状态下的最优动作与指令数据库匹配获取对应的动作指令，并发送至移动机器人的驱动控制系统，移动机器人执行动作后，再次基于传感器组实时感知环境信息变化，获取新的状态空间； 动作执行与环境交互，还包括： 根据移动机器人执行动作后的当前运行状态进行任务分析，确定移动机器人当前的避障任务执行信息； 根据移动机器人当前的避障任务执行信息进行避障质量分析，获取避障质量评价因素，并根据避障质量评价因素计算避障质量评估数据，得到避障质量分析数据； 结合预设的避障标准针对避障质量分析数据进行规范化分析，确定避障质量分析数据是否符合避障标准，得到避障质量分析结果； 当避障质量分析结果为避障质量分析数据不符合避障标准时，根据避障质量分析数据进行原因分析，确定导致避障质量分析数据不符合避障标准的原因，得到避障不规范原因； 基于避障不规范原因结合移动机器人的任务分析结果，确定避障不规范原因是否可以在移动机器人运行过程中进行校正，得到原因分析判断结果。

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