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龍圖騰網獲悉湖北大學申請的專利復雜環境下的清潔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：CN119935146B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202510101739.X，技術領域涉及：G01C21/20；該發明授權復雜環境下的清潔機器人路徑規劃方法是由程力;肖俊龍;張新生;馬超設計研發完成，并于2025-01-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本復雜環境下的清潔機器人路徑規劃方法在說明書摘要公布了：本發明公開一種復雜環境下的清潔機器人路徑規劃方法，對圖像預處理，然后進行輪廓提取與排序：基于預處理后的二值灰度圖像，采用輪廓提取方法提取所有輪廓及其層次關系，通過對輪廓進行排序，確定待清潔區域與障礙物區域。對所有輪廓進行多邊形擬合，統計所有擬合多邊形的邊長與角度確定地圖的主要路徑方向，將擬合后的多邊形點集構建為帶有內部孔洞的多邊形，應用BCD分解法進行分解，基于分解后的單元構建鄰接矩陣，并結合起始點位置及鄰接矩陣，確定單元的連接順序，根據單元的連接順序對每個單元進行路徑規劃，最終得到全局最優路徑。本發明提高清潔機器人全覆蓋路徑規劃的效率與覆蓋率。

本發明授權復雜環境下的清潔機器人路徑規劃方法在權利要求書中公布了：1.一種復雜環境下的清潔機器人路徑規劃方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1、采集獲取地圖圖像，并進行圖像預處理； 先將原圖像轉化為二值黑白圖像，再對二值黑白圖像依次執行形態學腐蝕和開運算操作來初步確認圖像上的障礙物和通行區域； 步驟2、對步驟1所得圖像進行輪廓提取與排序，從而確定待清潔區域與障礙物區域，具體過程如下： 步驟2.1、通過輪廓提取法提取輪廓，然后得到所有輪廓之間的層級關系，所述層級關系包括當前輪廓的下一個輪廓的索引、當前輪廓的前一個輪廓的索引、當前輪廓的第一個子輪廓的索引以及當前輪廓的父輪廓的索引； 步驟2.2、按照輪廓面積的大小，對所有輪廓進行從大到小的排序，確定面積最大的輪廓的索引，這個面積最大的輪廓即是機器人可行區域的外框； 同時，基于輪廓之間的層級關系，找到所有父輪廓索引為最大輪廓索引的輪廓，找到的這些輪廓即為障礙物的輪廓； 步驟2.3、對于面積較小的障礙物輪廓，遍歷計算其與相鄰障礙物輪廓區域的距離；如果該距離小于機器人的尺寸，即機器人無法通過時，則將這兩個障礙物輪廓進行合并，限制機器人的行進路線，避免機器人進入該區域出現死路；如果該距離大于機器人的尺寸，則不進行處理； 步驟3、多邊形擬合，即對步驟3提取的所有輪廓分別進行多邊形擬合，形成多邊形集合； 步驟4、計算路徑方向，對于步驟3所得多邊形集合中所有多邊形，分別統計其邊長與角度，通過映射與加權方式構建角度直方圖，確定出現頻率最高的角度，作為該地圖的路徑方向，具體方法為： 先通過歐幾里得距離公式計算多邊形中相鄰兩點之間的距離，并使用atan2函數計算相鄰兩點之間邊的方向角，同時將其映射到[0,180范圍內；接著，遍歷所有多邊形的點，對于相同方向角上的邊長進行累加，構建邊長-方向角的直方圖；最終，通過分析直方圖，將出現頻率最高的方向角確定為多邊形的主要方向角度； 步驟5、多邊形分解，將步驟3擬合后的多邊形點集構建成為一個帶有內部孔洞的多邊形，然后對該帶孔多邊形使用最佳單元分解法BCD進行分解，對于所得的各個分解方向，遍歷每個單元的最優掃描方向對應的高度值，并進行累加；最終，選擇高度值最小的分解方案作為最優方向下的最優分解結果； 步驟6、單元鄰接圖構建與單元連接，即根據分解后的單元構建鄰接矩陣，并結合起始點位置及鄰接矩陣，采用DFS算法確定單元連接順序； 步驟7、路徑規劃，即根據步驟6所得單元連接順序對每個單元進行路徑規劃，最終得到全局最優路徑。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人湖北大學，其通訊地址為：430062 湖北省武漢市武昌區友誼大道368號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。