该成果核心技术路径以 “‘初始路线 - 避障节点 - 可行路径 - 最优筛选’四步闭环” 为核心，具体步骤明确：①参数与位置获取（步骤 S1）：通过机器人传感器采集自身位置信息（如坐标、姿态）与环境参数（如障碍物分布、能源容量），为规划提供基础数据；②初始路线与避障节点构建（步骤 S2）：基于位置信息生成初始移动路线，机器人按路线移动时，若接触障碍物则触发实时避障操作（如调整方向、绕行角度），同步记录避障后的节点位置，形成关键路径节点库；③连通图与可行路径筛选（步骤 S3）：以避障节点为基础构建环境连通图，结合机器人能源容量（如剩余电量对应的最大移动距离），剔除超出能源范围的路径，筛选出符合能源约束的可行路径；④碰撞检测与最优路线确定（步骤 S4）：对可行路径进行动态碰撞检测（预判移动过程中与障碍物的潜在碰撞风险），若存在碰撞则触发等待操作（如避开障碍物移动高峰），同时计算各可行路径的完成时间，最终筛选出完成时间最短的路线作为最终规划结果。

本项目研发的人工智能机器人路径规划方法，通过三大创新突破上述痛点：一是首创 “动态节点实时构建” 简化流程，区别于传统 “完整地图 + 静态规划”，该方法无需预先构建全局地图，而是通过 “初始路线移动 - 遇障避障 - 记录节点” 的动态模式，实时生成关键路径节点，避障响应时间缩短至 200ms，较传统方法提升 60%，适配动态障碍物场景；二是 “能源 - 碰撞双约束筛选” 机制，在可行路径筛选阶段，同步纳入能源容量（剔除超电量路径）与动态碰撞检测（预判障碍物移动轨迹），可行路径实用性提升 80%，避免因能源不足或未预判碰撞导致的路径失效，较传统方法的路径调整次数减少 70%；三是 “时间最优” 最终筛选，通过计算各可行路径的 “移动时间 + 等待时间” 总和，优先选择完成时间最短的路线，如在车间 AGV 场景中，可避开叉车繁忙通道，选择稍长但无等待的路径，任务完成时间平均缩短 30%，兼顾 “距离短” 与 “效率高”。

本项目研制的人工智能机器人路径规划方法，核心定位为 “自主移动机器人路径规划核心算法”，可广泛应用于工业 AGV、服务机器人、特种巡检机器人等领域，具体覆盖以下核心方向： 一是工业 AGV 物料搬运场景，可作为车间 AGV 机器人的核心规划算法，用于汽车零部件车间、电子元件工厂的物料运输。例如在某汽车零部件车间试点中，搭载该算法的 AGV 可实时规避移动的叉车与工人，通过能源约束筛选出 “电量匹配” 的路径，同时选择无等待的高效路线，物料运输效率提升 35%，碰撞事故率从 8% 降至 1%；在电子元件工厂的洁净车间，算法可精准规划避开生产设备的路径，AGV 运行稳定性提升 40%，满足洁净车间 “低干扰” 需求。 二是服务机器人导引场景，可适配商场导购、酒店配送等服务机器人，解决动态人群环境下的路径规划问题。例如在某大型商场试点中，机器人通过该算法实时记录行人避障节点，生成避开人流高峰的导引路径，顾客从入口到目标店铺的平均导引时间从 12 分钟缩短至 7 分钟，机器人因行人阻挡的等待时间减少 60%；在酒店配送场景中，算法可预判电梯使用高峰，规划 “步行梯 + 走廊” 的组合路径，配送准时率从 75% 提升至 96%。 三是特种巡检机器人场景，可拓展至电力巡检、园区安防等场景，适配复杂户外或半户外环境。例如在某工业园区安防巡检中，机器人通过该算法实时避障（如规避临时堆放的货物），结合电池容量规划巡检路线，单次巡检覆盖范围扩大 25%，巡检效率提升 30%；在电力变电站巡检中，可预判设备维护人员的移动轨迹，规划无干扰巡检路径，保障巡检安全与设备维护有序进行。 随着我国自主移动机器人市场规模年增速达 35%，其中路径规划算法占机器人智能化成本的 20%，该方法可替代传统规划算法，按单台机器人年提升效率创造价值 5 万元计，年潜在经济效益超 15 亿元，同时推动自主移动机器人向 “更智能、更高效、更安全” 转型。

1. 叶彦辰（核心发明人，华南理工大学）：华南理工大学自动化科学与工程学院教授，长期深耕机器人路径规划与人工智能算法研究，主导本成果整体技术路线设计，提出 “动态节点 + 多约束优化” 核心思路，曾主持国家自然科学基金项目（聚焦动态环境下机器人导航），发表相关 SCI 论文 15 篇，拥有 6 项机器人控制领域专利，在技术研发中负责算法架构搭建与核心难点攻克，是成果创新的领军者。2. 丁长兴（核心发明人，华南理工大学）：华南理工大学自动化科学与工程学院副教授，负责算法的具体开发与优化，攻克 “动态节点实时生成”“动态碰撞检测预判” 等技术难点。优化节点筛选逻辑，使避障响应时间缩短至 200ms；设计障碍物移动轨迹预判模型，碰撞检测准确率达 98%，保障算法在动态环境下的安全性与高效性，是算法落地的核心力量。

为了研发该成果，华南理工大学在 2024 年 1 月 - 2025 年 6 月期间累计投入经费 480 万元，主要用于核心算法研发（动态节点生成、碰撞检测算法开发投入 220 万元）、测试平台搭建（工业与服务场景测试设备投入 180 万元）、成果验证与优化（100 万元），其中国家自然科学基金补贴 180 万元，院校自筹 300 万元。目前该算法已在 3 家机器人企业完成小范围试点，试点反馈显示，机器人任务完成效率提升 30%，碰撞事故率降低 87.5%，能源利用率提升 25%，初步实现技术价值转化，预计 2026 年第一季度可实现首笔算法许可收入。   针对产业化落地，尚需投入 220 万元研发经费（2025-2026 年），主要用于三方面：一是算法迭代优化，增加多机器人协同路径规划功能（如多 AGV 避碰调度），预计投入 80 万元；二是行业适配开发，针对电力巡检、医疗配送等场景优化算法参数（如医疗场景增加 “低噪音路径” 约束），预计投入 80 万元；三是工程化部署，开发标准化算法 SDK（软件开发工具包），降低企业集成难度，预计投入 60 万元，计划 6 个月内完成技术升级。   成果在推动科学技术进步方面，突破了 “动态环境下机器人路径规划复杂、多约束难统筹” 的技术瓶颈，提出的 “动态节点 + 多约束优化” 技术范式，为机器人路径规划领域提供了新解决方案，相关技术可推动《自主移动机器人路径规划技术要求》行业标准的制定，提升我国在智能机器人算法领域的自主创新能力；在保障产业发展方面，该算法可带动自主移动机器人、传感器、嵌入式设备等上下游产业发展，预计 3 年内带动相关产业链增收 6 亿元，同时提升机器人产品竞争力，助力我国在全球机器人市场占据领先地位；在社会效益方面，工业场景中可减少 AGV 碰撞导致的设备损坏与生产停滞，服务场景中可提升用户交互体验，契合 “智能制造”“智慧生活” 国家战略，具备显著的科学价值、经济价值与社会价值。

1. 算法许可与技术转让：向自主移动机器人制造商（如 AGV 企业、服务机器人企业）许可核心算法，按机器人产量收取提成，单台机器人算法许可费 800-1500 元；向机器人控制系统集成商转让完整算法方案（含源代码、部署文档），收取技术转让费（单家企业 60-120 万元），同时提供技术适配服务（如根据机器人硬件算力优化算法复杂度）。   2. 联合开发与产品定制：与机器人整机企业联合开发定制化自主移动产品，华南理工大学提供路径规划算法支撑，合作方负责机器人硬件研发与市场推广，按产品销售额的 12%-18% 收取技术收益分成；优先对接年产能超 5000 台的机器人企业，针对工业、服务、特种等场景开发专属路径规划功能（如工业版增加多 AGV 协同、服务版增加人群避让优化）。   3. 算法服务与平台合作：搭建 “机器人路径规划算法云平台”，为中小型机器人企业提供 API 接口服务，按调用次数（0.005 元 / 次）或年度服务费（8-20 万元 / 年）收费；与云服务提供商（如阿里云、腾讯云）合作，将算法纳入其智能装备解决方案，共享平台收益，扩大算法覆盖范围；同时为企业提供算法二次开发培训，单次培训费用 3 万元 / 企业。   4. 资金与资源需求：产业化阶段需引入 600 万元合作资金，用于三方面：一是算法工程化（投入 250 万元，开发适配不同硬件的 SDK 与部署工具）；二是市场推广（投入 180 万元，参加机器人行业展会、对接产业联盟）；三是人才团队建设（投入 170 万元，引进算法优化、工程化部署领域专业人才）；优先对接具备机器人制造资源（如终端硬件厂商）、场景应用渠道（如工业制造企业、服务行业客户）或云服务资源的合作方，要求合作方具备 400 万元以上资金实力与 2 年以上智能装备或算法服务行业经验。   转化目标：1 年内完成 10 家机器人企业算法许可，实现收入 400 万元；2 年内覆盖国内 30% 以上中高端自主移动机器人市场，年营收超 1 亿元；3 年内成为国内机器人路径规划领域主流算法提供商，市场占有率超 25%，推动技术纳入行业标准。