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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利一种四足机器人的地图构建与路径规划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：CN115167425B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202210827666.9，技术领域涉及：G01C21/34；该发明授权一种四足机器人的地图构建与路径规划方法是由朱秋国;周啸宇;吴俊;熊蓉设计研发完成，并于2022-07-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种四足机器人的地图构建与路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种四足机器人的地图构建与路径规划方法，主要由四足机器人几何模型、地图构建器、四足机器人运动学模型、路径规划器实现。本发明基于四足机器人的几何特性，构建一种同时考虑四足机器人的位置和航向角信息的地图。本发明将待规划的位置和航向角在三维栅格地图中表示，将二维平面的导航任务转化为了三维空间搜索问题，提升了路径规划的效率；将四足机器人的几何外形通过合理简化，结合地图构建的过程，使路径规划结果不过于保守，同时保证安全性；将四足机器人的运动学模型和运动能力结合，构造独特的运动学约束，基于运动学模型和约束的A*算法，能充分利用信息并规划出平滑的路径。

本发明授权一种四足机器人的地图构建与路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种四足机器人的地图构建与路径规划方法，其特征在于，主要由四足机器人几何模型、地图构建器、四足机器人运动学模型、路径规划器实现；地图构建器接收到路径规划任务后，会结合四足机器人几何模型和三维点云，构建用于规划的三维栅格地图，并将此地图输出至路径规划器；路径规划器将基于四足机器人运动学模型，并结合运动学约束的A*搜索算法，构建同时包含四足机器人位置信息和航向角信息的全局路径，并进行输出；具体包括如下步骤：1四足机器人几何模型，由一个三维空间中的凸包来等效表示，所述凸包为柱体；2地图构建器结合四足机器人几何模型和三维点云，构建三维栅格地图，包括：2.1地图构建器接收三维点云信息后，筛选在四足机器人凸包的柱体高度范围内的点云；将高度筛选后的这部分点云，再次统一高度构成二维点云，将其视为同一个平面的障碍物；2.2地图构建器进行三维栅格地图构建；该三维栅格地图的x、y方向与世界坐标系方向一致，z方向用于表示四足机器人在世界坐标系中的航向角ψ；三维栅格地图中的可行区域表示，四足机器人机体坐标系原点在这些区域时，四足机器人对应的位置和航向角是安全的，这就将四足机器人的路径规划问题转为点到点的路径规划问题；对于一个障碍物，地图构建器计算不同航向角下该障碍物等效的障碍区域，再在地图的z方向进行叠加，就能得到该障碍物在机器人各航向角下所形成的障碍区域；地图构建器遍历地图中的障碍物，将所有等效障碍区域所在的栅格标为不可通行，就完成了具有位置和航向角信息的地图构建；2.2.1地图构建器预先设定z方向的地图边界为[0,zmax]，通过z方向的任意值z0计算对应的航向角ψ： 2.2.2地图构建器通过航向角ψ，计算四足机器人机体坐标系相对于世界坐标系的旋转矩阵 2.2.3将旋转矩阵作用于表示机器人几何外形凸包的横截形状，就能得到横截形状按航向角ψ旋转后的俯视形状，此形状等效表示了四足机器人沿该航向角在世界坐标系中俯视外形；2.2.4对于某个航向角的机器人俯视形状，地图构建器将其与障碍物形状作闵可夫斯基和，就能得到该航向角下障碍物等效的障碍区域；2.2.5地图构建器对地图中每个栅格进行遍历，就能得到表示全局地图中任意位置和任意航向角是否可行的三维栅格地图；步骤2.2.4中，地图构建器获取根据凸包高度构造的二维点云，将二维点云的每一点，与步骤2.2.3得到的旋转后的横截形状，作闵可夫斯基和，获得新的点集合；闵可夫斯基和定义如下：R＝{p+q|p∈P,q∈Q}3其中，集合R表示作闵可夫斯基和后得到的新点集；集合P表示二维点云，元素p表示P中的某一点；集合Q表示组成当前航向角下横截形状的点集，元素q表示Q中的某一点；地图构建器根据式3得到的集合R中的点的数据，按照点的x、y、z方向的值，将这些点所在的栅格标为障碍区域；3四足机器人运动学模型，包括：3.1按状态空间模型的形式，构造四足机器人的运动学模型： 其中，运动学模型包含了四足机器人状态变量S和输入变量[VbxVbyω]T；状态变量S包含四足机器人在世界坐标系中x方向的位置Xw、机器人在世界坐标系中y方向的位置Yw、机器人在世界坐标系中的航向角ψ；输入变量包含Vbx、Vby和ω，其中Vbx表示四足机器人在机体坐标系中x方向的速度，Vby表示机体坐标系中y方向的速度，ω表示机体坐标系中自转的角速度；3.2根据步骤3.1构建的运动学模型中的输入变量，设定四足机器人的运动学约束： -c≤ω≤c，c07Vbx2+Vby2·ω2≤d，d08其中，a表示四足机器人在机体坐标系中x方向的最大前向速度，b表示四足机器人在机体坐标系中y方向的最大侧向速度；因此式6对机器人的线速度约束形成了一个椭圆；c表示四足机器人在机体坐标系中的最大自转角速度，d表示四足机器人为了不翻倒而对向心加速度的大小作出的约束；4路径规划器，接收地图构建器构建的三维栅格地图，从起点所在的栅格规划出一条路径，到达终点所在的栅格，包括：4.1将四足机器人转化为栅格中的质点，在栅格地图中任意一个可行的栅格，其A*算法的代价表示为：fn＝gn+hn9gn+1＝gn+coste其中，fn是从起点栅格经由当前栅格n到达终点栅格的最小代价的估计；gn是从起点栅格到当前栅格n的最小累计代价；coste表示从栅格n到达栅格n+1所花费的代价；hn是从当前栅格n到终点栅格的路径的最小估计代价；4.2当三维栅格地图中表示四足机器人当前位置和航向角的点，所处高度为z0'时，计算其当时的航向角为： 4.3当四足机器人从一个栅格沿八个可行的方向中的任意一个方向，到达邻居栅格时，这个行进方向与航向角之间会存在偏角 其中，i表示八个行进方向；4.4在最大线速度为椭圆特性的运动学约束下，计算偏角对应行进方向最大的可行速度|vn|为： 4.5用两个栅格中心点之间的距离l，除以这个最大可行速度，便得到了从当前栅格n到达栅格n+1所花费的代价coste；4.6结合运动学约束的A*算法，在地图构建器构建出的地图中，重复步骤4.1～步骤4.5，不断更新每个栅格的fn，最后搜索到目标位置和航向角所在的栅格，将路径输出。

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