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龙图腾网恭喜中国矿业大学申请的专利基于重要性凝视表征和障碍高斯约束的机器人导航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：CN119414404B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202411533746.9，技术领域涉及：G01S17/86；该发明授权基于重要性凝视表征和障碍高斯约束的机器人导航方法是由缪燕子;翟煜;杨硕设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于重要性凝视表征和障碍高斯约束的机器人导航方法在说明书摘要公布了：一种基于重要性凝视表征和障碍高斯约束的机器人导航方法，采集机器人原始点云数据信息，得到当前时刻下的点云数据Ot，机器人采集T时刻并保留T时刻内的历史点云数据序列O；将获得的点云数据序列O输入至重要性凝视表征模块，并表征历史深度图序列Or，将Or输入强化学习的决策网络δ，输出当前时刻导航动作at；将O输入高斯障碍约束模块，通过预定义的安全集合hO的值区间来判断当前状态的安全性；本发明能够解决端到端网络的安全性问题，最终实现移动机器人在陌生动态场景下高效、安全的自主导航。

本发明授权基于重要性凝视表征和障碍高斯约束的机器人导航方法在权利要求书中公布了：1.一种基于重要性凝视表征和障碍高斯约束的机器人导航方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：使用机器人搭载的三维激光雷达来采集机器人第一视角观测下的原始点云数据信息，得到当前时刻下的点云数据Ot，机器人采集T时刻并保留T时刻内的历史点云数据序列O：O＝{Ot,Ot-1,…,Ot-T}；S2：将步骤S1获得的点云数据序列O输入至重要性凝视表征模块，通过重要性凝视表征模块将历史点云数据序列O表征为固定尺寸T×H×W的历史深度图序列Or＝θO，Or∈R3；S3：将经过步骤S2重要性凝视表征模块处理后的历史深度图序列Or输入强化学习的决策网络δ，经处理后输出当前时刻导航动作at，即at＝δOr；S4：历史点云数据序列O输入高斯障碍约束模块，通过预定义的安全集合hO的值区间来判断当前状态的安全性，其中，屏障函数作为安全修正的触发器判断当前状态是否需要导航行为的安全修正并输出最终的导航动作即步骤S2的重要性凝视表征模块包含三个顺序执行的子模块，分别为二维压缩表征模块、基于自适应学习因子的视野强化表征模块以及基于自学习倒数函数的空间距离强化表征模块；步骤S2的具体步骤如下：S21：二维压缩表征模块将高维、无序的历史点云数据序列I转换为二维的图像，像素点的数值被用保留三维空间中的深度信息来构建二维全视野深度图；S22：基于自适应学习因子的视野强化表征模块会将二维全视野深度图中机器人在当前导航场景中，自适应学习因子通过机器人的历史观测分析观测空间中的障碍物的运动趋势，结合机器人自身的运动历史和运动轨迹，强化机器人未来位置以及动态物体部分的空间表征，通过融入人类专家的先验知识强化感知表征，更一步的增加重要区间的表征精度；S23：基于自学习参数倒数函数的空间距离强化学习表征模块更一步强化表征信息中近距离位置下的解析清晰度，弱化远距离下的空间解析度，其中的引入自学习参数根据历史经验中的导航策略进一步优化清晰度距离的选择，实现机器人根据场景变化判断空间距离重要性选择的尺度。

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