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龙图腾网获悉山东新一代信息产业技术研究院有限公司申请的专利基于多模态大模型的自主导航方法、系统、设备及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：CN121230741B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511784139.4，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权基于多模态大模型的自主导航方法、系统、设备及介质是由蒋风洋;孙业志;董磊;程瑶;韩哲;王怀震设计研发完成，并于2025-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态大模型的自主导航方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明属于自主导航技术领域，具体涉及一种基于多模态大模型的自主导航方法、系统、设备及介质。本发明通过导入场景图谱与接收任务指令规划初始的行驶路径，在行驶过程中通过图像采集设备实时采集图像数据并进行识别，当识别到目标物体时进行位姿换算，对换算后的目标点进行路径规划算法得到导航路径，如果检测到场景图谱以外的物体或到达目标点没有识别到目标物体，则机器人旋转采集图像数据，将图像数据与方向绑定，对绑定后的图像数据进行多模态大模型分析，得到每个图像数据的场景描述，将所有的场景描述、任务指令、场景图谱、机器人当前定位输入到大语言模型，推测出目标位置点，根据推测目标为支点进行路径规划算法得到导航路径。

本发明授权基于多模态大模型的自主导航方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态大模型的自主导航方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤S1，机器人根据场景图谱与任务指令通过路径规划算法生成规划导航路径S，机器人按照导航路径S行进； 步骤S2，机器人在行进过程中通过图像采集设备实时采集图像数据，根据采集到的图像数据识别任务指令中目标物体，并更新导航路径S； 步骤S3，机器人在识别目标物体导航过程中，如果识别到场景图谱中不存在的物体或目标物体不在设定位置时，机器人旋转底盘以采集不同视角的视觉图像，通过多模态大模型生成对应图像的场景描述； S3具体步骤如下： 步骤S31，机器人在识别目标物体导航过程中，如果识别到场景图谱中不存在的物体或目标物体不在设定位置时，机器人通过底盘原地旋转获取当前位置不同视角下的视觉图像，并将视觉图像与获取该图像时的方向进行绑定； 步骤S32，当机器人旋转一周后，将视觉图像与方向绑定的数组输入到多模态大模型； 步骤S33，多模态大模型通过场景描述生成函数，并基于每个视觉图像与预设定的prompt生产对应场景描述，定义表示式如下： 其中，为多模态大模型场景描述生成函数；为第个视角下的视觉图像；为设定的用于生成场景描述的多模态大模型prompt； 步骤S4，将生成的全部场景描述、场景图谱、机器人当前定位、任务指令输入到大语言模型，通过预设的prompt模板进行目标物体的选择，得到推测目标位置点，将其作为下一个导航目标点，由路径规划算法生成新的导航路径，机器人按照导航路径行进，继续执行步骤S2，若到达推测目标位置点没有识别到目标物体，则执行步骤S3-S4； S4具体步骤如下： 步骤S41，将生成的全部场景描述、场景图谱、机器人当前定位、任务指令输入到大语言模型； 步骤S42，根据任务指令确定目标物体，通过大语言模型预设置的prompt模板，从众多场景描述中选择与目标物体高度关联的场景描述序号，选择表达式如下： 其中，为大语言模型场景描述选择函数，为prompt的模板； 步骤S43，根据选择出的场景描述序号，获取图像绑定的方向，根据图像点云的深度确定场景大小，根据场景大小设定移动步长，以机器人当前位置为原点，通过方向和步长，推测目标位置点； 步骤S44，以推测的目标位置点为下一个导航目标点，路径规划算法生成导航路径，机器人根据导航路径行进，行进过程中执行步骤S2， 步骤S45，若机器人到达推测目标位置点后，没有检测到目标物体，则指定步骤S3-S4的步骤。

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