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龙图腾网恭喜湖南工商大学申请的专利一种建筑机器人的避障路径规划方法及相关设备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：CN119665987B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202510196212.X，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种建筑机器人的避障路径规划方法及相关设备是由王倩;艾彦迪;郑国志;刘冰;李康欣;赵立锋设计研发完成，并于2025-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种建筑机器人的避障路径规划方法及相关设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种建筑机器人的避障路径规划方法及相关设备，通过贝叶斯滤波将目标建筑机器人的状态信息与环境数据进行融合，得到占据栅格地图；将占据栅格地图输入训练后的轻量级卷积神经网络进行特征提取，生成环境特征数据；将环境特征数据与目标建筑机器人的当前状态输入至训练后的决策模型进行决策，得到动作指令，目标建筑机器人基于动作指令在最短时间内到达目标位置，目标建筑机器人到目标位置所经过的路径为目标建筑机器人的避障路径；通过提升环境感知的准确性和鲁棒性，实现在复杂环境下的高效避障和路径规划。

本发明授权一种建筑机器人的避障路径规划方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种建筑机器人的避障路径规划方法，其特征在于，包括：步骤1，获取目标空间的环境数据，包括：在目标建筑机器人内部设置激光雷达和多个超声波传感器；通过所述激光雷达获取目标空间的三维点云数据；通过多个所述超声波传感器获取所述目标建筑机器人与障碍物之间的距离数据；将所述三维点云数据和所述距离数据整合为所述目标空间的环境数据；步骤2，通过贝叶斯滤波将目标建筑机器人的状态信息与所述环境数据进行融合，得到占据栅格地图，包括：获取所述目标建筑机器人在上一时刻的位置、运动速度和动作指令；在贝叶斯滤波的预测步骤，基于所述目标建筑机器人在上一时刻的位置、运动速度和动作指令，利用运动学模型生成先验状态估计，所述先验状态估计包括目标建筑机器人当前的位置、速度和转向信息；在贝叶斯滤波的更新步骤将环境数据与所述先验状态估计进行融合，得到后验状态估计；将所述后验状态估计映射至二维栅格地图上，得到占据栅格地图；步骤3，将所述占据栅格地图输入训练后的轻量级卷积神经网络进行特征提取，生成环境特征数据，所述训练后的轻量级卷积神经网络包括：依次连接的输入层、第一卷积层、第一池化层、第二卷积层、第二池化层、全连接层和输出层；所述输入层用于接收所述占据栅格地图；所述第一卷积层、所述第二卷积层均用于对所述占据栅格地图进行特征提取；所述第一池化层和所述第二池化层均用于对所述提取的特征进行降采样处理；所述全连接层用于对所述第二池化层输出的特征进行展平，得到环境特征向量；所述输出层基于所述环境特征向量生成环境特征数据；步骤4，将所述环境特征数据与目标建筑机器人的当前状态输入至训练后的决策模型进行决策，得到动作指令，所述目标建筑机器人基于所述动作指令在最短时间内到达目标位置，所述目标建筑机器人到所述目标位置所经过的路径为所述目标建筑机器人的避障路径；所述训练后的决策模型包括策略网络和价值网络；所述策略网络基于所述环境特征数据和所述目标建筑机器人的当前状态生成动作概率分布；所述价值网络基于所述环境特征数据和所述目标建筑机器人的当前状态生成状态价值估计。

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