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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种基于大模型技术的建筑场景机器人导航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：CN120313595B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202510229218.2，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种基于大模型技术的建筑场景机器人导航方法是由周绪红;程国忠;曾焱;柯珂;王禄锋设计研发完成，并于2025-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型技术的建筑场景机器人导航方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大模型技术的建筑场景机器人导航方法，涉及智能机器人导航技术领域。本发明至少包括以下步骤：S1：利用BIM模型提取建筑场景的拓扑关系和几何关系，构成拓扑图，进一步结合大语言模型使用文字描述拓扑关系，并作为下一步推理的依据；S2：根据给定起点和终点，通过BIM模型的三维地图使用路径搜索算法找到最短路径，并在路径上记录每个位置的观测图像及其拓扑信息。本发明提出的视觉‑语言导航方法能在无需建立地图的情况下，利用在BIM场景中导航路径的先验信息，直接生成导航指令引导在室内环境进行自主导航和定位，同时，结合BIM先验信息进行对导航信息验证，提高导航的准确性，可实现SLAM人工建图的过程自动化。

本发明授权一种基于大模型技术的建筑场景机器人导航方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型技术的建筑场景机器人导航方法，其特征在于：至少包括以下步骤： S1：利用BIM模型提取建筑场景的拓扑关系和几何关系，构成拓扑图，进一步结合大语言模型使用文字描述拓扑关系，并作为下一步推理的依据； S2：根据给定起点和终点，通过BIM模型的三维地图使用路径搜索算法找到最短路径，并在路径上记录每个位置的观测图像及其拓扑信息； S3：使用大模型解析出拓扑可行路径并形成文字描述的分步路径指令，构建大模型导航思维链； S4：在初始阶段，机器人通过深度图像和相机姿态构建体素地图，导出栅格地图和避障地图，并根据历史图像和地图属性判断是否到达目标节点，利用避障地图进行路径规划并执行导航，同时持续更新栅格和避障地图以优化路径； 所述S4至少包括以下步骤： 初始阶段，将机器人位置状态设置为初始地图节点； 将机器人的深度图像与相机姿态构建为体素地图，并导出二维栅格地图和避障地图； 在到达下一个地图节点搜索过程中，使用多模态大模型对机器人历史图片进行检查，对比地图节点属性确定是否到达下一个地图节点； 根据到达下一个路径导航点的算法得到下一步的路径导航点； 使用对机器人进行轨迹规划，如果到达，则改变机器人位置状态，执行下一条路径指令； 所述到达下一个路径导航点的算法至少包括以下步骤： 将中按照已经探索，障碍，未探索的位置分别记录为，并通过深度优先搜索得到与的边界点，机器人从中筛选离导航指令所在方向最近的M个点中心作为下一个目标点，根据在机器人位型空间寻找轨迹规划路径，并交由机器人底层控制器执行； 在到达下一个路径导航点的过程中，不停更新栅格地图与避障地图： 其中和分别为当前传感器的栅格地图和欧基里德签名场地图； 查找的边界点为，则更新的边界点为： 其中为在中的边界点； S5：任务执行完毕后，对执行计划中的地图节点逐一与拓扑地图进行匹配，保证任务完成。

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