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龙图腾网恭喜长春工业大学申请的专利一种易退化环境下基于机器学习的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：CN119845286B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202510330342.8，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种易退化环境下基于机器学习的路径规划方法是由李慧;李浩;姜志宇;张秀梅;罗明月设计研发完成，并于2025-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种易退化环境下基于机器学习的路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种易退化环境下基于机器学习的路径规划方法，涉及路径规划、机器学习等领域。具体步骤包括：首先通过语义分割和模糊评价对点云数据进行处理生成包含风险信息的语义地图，接着以A*算法生成的全局路径为DQN算法的先验信息，随后设计综合考虑安全、效率和路径最短的奖励函数，通过DQN算法优化局部决策。最终融合DQN生成的局部路径与全局路径，生成连续、平滑且安全的最优路径。与现有方法相比，本发明不仅能够有效应对激光雷达在退化环境中的性能下降问题，还能显著提高移动机器人在复杂环境中的路径规划安全性和鲁棒性，具有实时性和扩展性，可广泛应用于服务业、工业和运输业等领域。

本发明授权一种易退化环境下基于机器学习的路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种易退化环境下基于机器学习的路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：激光雷达点云数据处理与信息地图生成：步骤S11：获取激光雷达的点云数据；步骤S12：对点云数据进行去噪和降采样预处理；步骤S13：利用训练好的语义分割模型对预处理后的点云数据进行语义分割，模型训练的数据通过人工标注生成，语义分割模型将数据分为退化区域和非退化区域，退化区域是指激光雷达感知能力受限的区域，非退化区域是指激光雷达感知精度正常的区域；步骤S14：基于模糊评价法对语义分割结果进行评分，通过层次分析法计算各语义类的权重，结合模糊综合评价矩阵生成评价得分，并将评分结果映射到栅格地图中，形成信息地图；步骤S2：全局路径规划：步骤S21：基于信息地图创建栅格地图，并设置起点与目标点，初始化开启列表和关闭列表；步骤S22：采用A*算法进行路径规划，其代价函数定义为： 其中，为从起点到当前节点的累计代价是距离的累计，为当前节点到目标点的启发式估计，两者均由欧几里得距离计算；步骤S23：根据代价函数值选择代价最低的节点进行扩展，直至找到目标点，回溯生成由二维坐标点组成的路径集合，表示为： 其中，是第个点的二维坐标；步骤S3：局部路径规划：步骤S31：根据步骤S1构建的信息地图，判断全局路径集合中的各个节点是否处于退化区域；步骤S32：对于处于退化区域的节点，选取其在全局路径上紧邻且处于非退化区域的下一个节点作为局部目标点；步骤S33：采用DQN算法生成局部路径，其状态输入包括激光雷达环境信息、信息地图、全局路径集合及评价得分，基于安全、路径最短和效率三方面设计奖励函数，计算损失函数，训练经验回放池，输出局部路径；步骤S4：最终路径融合与生成：步骤S41：依据智能体当前位置，在全局路径集合中匹配最近节点；步骤S42：将步骤S3中由DQN生成的局部路径与全局路径平滑连接，融合成一条连续、平滑且安全的最优路径。

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