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龙图腾网获悉江淮前沿技术协同创新中心申请的专利一种机器人动态路径跟踪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：CN119493423B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202411610564.7，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种机器人动态路径跟踪方法及系统是由梁斌;刘厚德;平玉清;梁论飞;兰斌;朱晓俊设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机器人动态路径跟踪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种机器人动态路径跟踪方法及系统，包括：对于差速机器人底盘，构建非线性模型预测控制模型；考虑机器人周围的障碍物环境信息构建目标代价函数；调整非线性模型预测控制模型中的控制输入向量，对机器人进行实时跟踪控制，计算目标代价函数值，目标代价函数值达到最小时对应的控制输入向量为最优化的控制输入向量，利用最优化的控制输入向量对机器人进行动态路径跟踪控制；本发明的优点在于：实现机器人跟踪路径的同时可靠的进行实时避障，不需要复杂的路径规划计算步骤，计算过程简单，效率高。

本发明授权一种机器人动态路径跟踪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种机器人动态路径跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、对于差速机器人底盘，构建非线性模型预测控制模型； 步骤二、考虑机器人周围的障碍物环境信息构建目标代价函数；所述步骤二包括： 构建目标代价函数，公式如下 其中，表示时刻，表示终点时刻，表示时刻实际的状态变量，表示时刻所跟踪的目标的状态变量，表示二范数符号，表示时刻的控制输入向量，表示时刻的期望控制量，表示终点时刻状态，表示终点时刻期望的状态，为第一权重，为第二权重，为第三权重； 考虑机器人周围的障碍物环境信息，获取碰撞代价，公式如下 其中，为控制代价幅值，为控制代价增加速率，为栅格距离最近的障碍物的欧式距离，为最小碰撞距离阈值； 将碰撞代价加入目标代价函数，最终的目标代价函数为 其中，为第四权重； 步骤三、调整非线性模型预测控制模型中的控制输入向量，对机器人进行实时跟踪控制，计算目标代价函数值，目标代价函数值达到最小时对应的控制输入向量为最优化的控制输入向量，利用最优化的控制输入向量对机器人进行动态路径跟踪控制，其中，机器人的控制输入向量包括机器人横向速度、机器人纵向速度以及机器人的角速度。

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