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龙图腾网获悉江苏坚米智能技术有限公司申请的专利基于大模型的四足机器人路径规划方法、设备及存储介质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：CN120909299B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202511426742.5，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权基于大模型的四足机器人路径规划方法、设备及存储介质是由文科;徐毅;张凯;唐磊设计研发完成，并于2025-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型的四足机器人路径规划方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于大模型的四足机器人路径规划方法、设备及存储介质，涉及四足机器人技术领域，包括：基于大模型获取运动对照数据；基于运动对照数据获取优选踏点区域、警示踏点区域以及危险踏点区域；对待规划路径进行调整得到，以标准运动路径控制机器人运动；本发明用于解决现有的机器人路径规划方法中，缺少在四足机器人运动至多种地形时的针对性的路径规划方法，导致路径规划后四足机器人会在不同地形的未知位置存在重心不稳或倾倒等影响正常运动的异常行为，从而使四足机器人无法有效完成运动目标的问题。

本发明授权基于大模型的四足机器人路径规划方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.基于大模型的四足机器人路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤： 基于大模型获取四足机器人的运动数据，记为运动分析数据；对运动分析数据进行筛选，基于筛选结果获取运动分析数据中的多个四足运动地形以及每个四足运动地形的运动对照数据，其中，运动对照数据包括常规数据以及事故数据； 对每个四足运动地形的运动对照数据进行分析，并基于分析结果获取每个四足运动地形对应的优选踏点区域、警示踏点区域以及危险踏点区域； 获取待规划路径，基于所有四足运动地形对待规划路径进行分割处理，并得到多个分割规划路径；基于四足运动地形的优选踏点区域、警示踏点区域以及危险踏点区域对每个分割规划路径进行调整，并将由调整后的分割规划路径复原得到的路径记为四足机器人的标准运动路径，以标准运动路径控制机器人运动； 对每个四足运动地形的运动对照数据进行分析，并基于分析结果获取每个四足运动地形对应的优选踏点区域、警示踏点区域以及危险踏点区域包括： 对于任意一组事故数据：基于事故数据对应的上坡传感数据，获取四足机器人在事故数据对应的上坡运动中，俯视角下的路径的平面图，并记为俯视运动平面图；获取俯视运动平面图的最小外接矩形，记为落点分析矩形；获取四足机器人在事故数据对应的上坡运动中四只机械足的所有落脚点，并在落点分析矩形内进行标记为机械落点； 获取所有机械落点中，当事故数据中的异常行为数据被上传时产生的机械落点，并记为事故落点；将除事故落点以外的机械落点记为常规落点；获取由所有常规落点拟合得到的最大轮廓，并将轮廓内的区域记为常规落点区域；获取由所有事故落点拟合得到的最大轮廓，并将轮廓内除常规落点区域以外的区域记为事故落点区域； 对于任意一组常规数据：基于对事故数据的分析方式，获取常规数据对应的落点分析矩形以及落点分析矩形内的所有机械落点，将所有机械落点拟合得到的最大轮廓内的区域记为常规落点区域； 获取所有事故数据的常规落点区域和事故落点区域，和所有常规数据的常规落点区域； 随机获取所有事故数据以及常规数据中的一组数据α；将数据α的落点分析矩形记为标准矩形；对于所有除数据α以外的事故数据：以标准矩形为基准将事故数据的落点分析矩形，以及落点分析矩形内的常规落点区域和事故落点区域进行等比例缩放，直至事故数据的落点分析矩形与标准矩形相同，其中，等比例缩放时保持标准矩形与落点分析矩形内四足机器人的运动方向一致； 对于所有除数据α以外的常规数据：以标准矩形为基准将常规数据的落点分析矩形进行等比例缩放，直至常规数据的落点分析矩形与标准矩形相同； 将所有等比例缩放后的落点分析矩形与标准矩形完全重合，并将得到的标准矩形记为落点重合矩形，其中，重合时保持所有落点分析矩形内四足机器人的运动方向一致。

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