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龍圖騰網獲悉河海大學常州校區申請的專利基于融合元啟發式算法的三維空間機器人路徑規劃方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114995504B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210696246.1，技術領域涉及：G05D1/46；該發明授權基于融合元啟發式算法的三維空間機器人路徑規劃方法是由張杰;王正鑫;錢玉潔;韓光潔設計研發完成，并于2022-06-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于融合元啟發式算法的三維空間機器人路徑規劃方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于融合元啟發式算法的三維空間機器人路徑規劃方法。該方法在三維空間驅使機器人從起點向終點移動，并使其在移動過程中尋找最優的移動方位。該方法的核心為融合元啟發式算法。融合元啟發式算法是常規灰狼優化算法的改進，常規的灰狼優化算法存在過早陷入局部最優的弊端，因此設計非線性收斂因子和自適應權重系數，平衡全局搜索和局部搜索，并融合到平衡優化算法，通過設計迭代競爭機制，提高算法收斂速度，從而提高機器人路徑規劃的運作效率。

本發明授權基于融合元啟發式算法的三維空間機器人路徑規劃方法在權利要求書中公布了：1.一種基于融合元啟發式算法的三維空間機器人路徑規劃方法，面向三維空間搜索應用，其特征在于在給定的三維空間中，機器人按如下步驟移動： 1-1、設置起點和終點； 1-2、參數化空間環境，包括障礙物位置、障礙物數目、障礙物狀態、空間阻力； 1-3、以空間環境參數為輸入，運行，融合元啟發式算法的優化目標在于路徑的質量 和算法收斂速度，輸出為一段路徑； 1-4、判斷該路徑是否到達終點，如果未達終點則更新環境信息，再次運行融合元啟 發式算法繼續疊加路徑；如果已到達終點，便向機器人設置目前路徑； 1-5、機器人按設置的路徑移動； 所述步驟1-3、1-4步驟中使用的融合元啟發式算法是對常規的灰狼優化算法進行改進，設計非線性收斂因子和自適應權重系數，平衡全局搜索和局部搜索，并融合到平衡優化算法，通過設計迭代競爭機制，提高算法收斂速度； 對常規的灰狼優化算法進行改進的具體步驟如下： 采用以下灰狼優化算法中使用的術語： 種群：在確定的搜索區域內參與優化的搜索個體總數目； 搜索代理，即狼：在搜索區域內可移動的個體位置； 狼α、β、σ：在每次迭代過程中最好的3個搜索代理； 頭狼：在每次迭代過程中最好的搜索代理； 收斂因子a：灰狼優化算法迭代過程中平衡算法勘探能力和開發能力的參數； 離心距離：種群中每個搜索代理與歷史最佳位置頭狼之間的空間距離； 平衡池：每次迭代過程中最優的4個搜索代理及它們的算數平均值構成的候選解集； 使用一種非線性收斂因子策略，從平均離心距離和最大離心距離計算出每個搜索代理當前離心距離的變化率；其中，離心距離是種群中搜索代理與歷史最佳位置之間的空間距離；通過離心距離的變化來判斷候選解的分布，并將收斂因子調整為動態變化和非線性衰減；離心距離變化率的引入使得算法可以更好地平衡全局搜索和局部搜索；離心距離變化率λ表示如下： 其中distmax表示種群n在D維空間中搜索最優解時，每個搜索代理的最大離心距離，其值為distave表示種群n在D維空間中搜索最優解時，每個搜索代理的平均離心距離，其值為 是迭代歷史過程中最好位置向量，即常規灰狼優化算法迭代過程的頭狼位置向量，稱為α的位置向量；是灰狼搜索代理i的d維位置向量； 在收斂因子a的更新公式中加入λ動態調整其收斂速度，有效協調算法的全局搜索和局部搜索能力；改進的收斂因子a更新公式如下: 其中Iter表示當前迭代次數，Itermax表示算法最大迭代次數； 搜索代理的位置更新公式使用一種自適應權重系數策略，根據種群在迭代過程中的總體收斂程度動態更新搜索代理的灰狼位置；每個搜索代理相對于α，β，σ的當前離心距離的變化率λj表示如下： 其中，j包括狼α、β、σ，distαmax表示此時的搜索代理相對于α的最大離心距離，distβmax表示此時的搜索代理相對于β的最大離心距離，distσmax表示此時的搜索代理相對于σ的最大離心距離；distαave表示此時的搜索代理相對于α狼的平均離心距離，distβave表示此時的搜索代理相對于β狼的平均離心距離，distσave表示此時的搜索代理相對于σ狼的平均離心距離； 根據每個搜索代理當前對狼α、β、σ的離心距離變化率λj設計以下自適應權重系數： 其中，ω1是對應于α的權重系數，ω2是對應于β的權重系數，ω3是對應于σ的權重系數， 結合設計的自適應權重系數，得到新的搜索代理位置更新公式如下： 其中XiIter+1表示在下一次迭代的搜索代理位置，Xi,α表示搜索代理i相對于α的距離，Xi,β表示搜索代理i相對于β的距離，Xi,δ表示搜索代理i相對于σ的距離； 改進的灰狼優化算法融合到平衡優化算法的具體方法如下： 首先，進行初始化，設置最大迭代次數Itermax和種群大小n，且初始路徑中搜索代理生成如下： 其中，Xup、Xlow分別代表變量X的上下邊界，即代表算法的搜索區域，rand[0,1]表示[0,1]的隨機數； 之后，確定平衡池Ceq,coolIter，即確定候選解集池，具體如下： 其中，CaveIter表示最優的四個搜索代理CeqiIter,i＝1,2,3,4的算術平均值，CeqiIter,i＝1,2,3,4表示當前迭代中最好的四個搜索代理； 然后，加入自適應灰狼搜索階段，基于平衡池中的優秀搜索代理指導其他搜索代理進行全局更新，具體如下： 其中，Dα、Dβ、Dσ分別表示基于α，β，σ的位置向量矩陣，X1、X2、X3分別表示α、β、σ指導下對應搜索代理的位置，XeqαIter，XeqβIter，XeqσIter分別表示當前迭代下α、β、σ的位置，XeqiIter表示第i個搜索代理在當前迭代次數下的位置；另外對應系數向量設置為： 其中，Iter為當前迭代次數，Ai和Ci為系數向量，a為改進的非線性收斂因子，r1、r2為[0,1]中的隨機向量； 隨后，為了加快算法收斂速度，設計競爭機制，具體如下： 其中，表示當前迭代中所得到的最優搜索代理，表示通過自適應灰狼搜索得到的搜索代理位置，CeqiIter表示第i個搜索代理位置，函數f表示對應搜索代理的適應度值，適應度值越小，所得搜索代理越優； 此時新的平衡池更新為： 其中，表示迭代后新的最優的四個搜索代理的算術平均值，表示當前迭代后所得到的最好的四個搜索代理； 最后，當迭代次數Iter1時，好的解決方案由以下方式保留: CeqiIter＝CeqiIter-1,iffCeqiIter-1fCeqiIter12 CeqiIter表示當前迭代下第i個搜索代理，CeqiIter-1表示上一次迭代下第i個搜索代理，同理函數f表示對應搜索代理的適應度值； 迭代過程中，每個搜索代理CiIter的位置更新如下： 其中，CiIter表示第i個搜索代理，來自平衡池中，γ是[0,1]區間內的隨機向量，其他參數具體如下： 其中r,r1,r2為[0,1]中的隨機數，CeqIter來自于平衡池中，CiIter表示第i個搜索代理，signr-0.5控制勘探方向，且正負概率相等。

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