买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉南京农业大学申请的专利基于改进PSO融合DWA优化算法的无人驾驶拖拉机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：CN121007565B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202511549249.2，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权基于改进PSO融合DWA优化算法的无人驾驶拖拉机路径规划方法是由肖茂华;梁晋雄;余丽丽;胥文翔;张翡宸;杜文均;孟为国;郭沛琦;田丰瑜设计研发完成，并于2025-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进PSO融合DWA优化算法的无人驾驶拖拉机路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于改进PSO融合DWA优化算法的无人驾驶拖拉机路径规划方法，包括：栅格地图初始化；利用改进PSO算法形成初步全局路径；通过单维邻域扰动和贪心选择对初步全局路径进行局部精细化优化；通过贪心优化方法对初步全局路径进行离散路径连续化、冗余节点剔除和平滑处理；完整保留最终优化后的全局路径的路径点序列作为DWA算法的局部目标点，引导局部路径规划和实时避障，基于运动学模型、速度约束及局部目标点进行速度采样和轨迹预测，并通过DWA优化算法中的改进评价函数选择最优预测轨迹和速度空间。本发明有效解决了现有规划方法存在的平滑性较差、规划时间较长、拐点多、路径曲率不连续且无法实现全局最优的问题。

本发明授权基于改进PSO融合DWA优化算法的无人驾驶拖拉机路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进PSO融合DWA优化算法的无人驾驶拖拉机路径规划方法，其特征在于，包括如下过程： S1：初始化栅格地图； S2：设置路径规划的起点、终点，利用改进PSO算法扩展粒子群，形成初步全局路径； S3：通过单维邻域扰动和贪心选择对初步全局路径进行局部精细化优化； S4：通过贪心优化方法对经过局部精细化优化的初步全局路径进行离散路径连续化、冗余节点剔除和平滑处理，得到进一步优化后的全局路径； S5：完整保留S4优化后的全局路径的路径点序列作为DWA算法的局部目标点，引导路径规划和实时避障；基于运动学模型、速度约束及局部目标点进行速度采样和轨迹预测，并通过DWA优化算法中的改进评价函数选择最优预测轨迹和速度空间，实现改进PSO算法与DWA优化算法的融合，然后通过车载工控机下发速度指令至底盘控制器，使得拖拉机沿着最优轨迹移动； S6：上层控制单元判断拖拉机到达终点后，通过人机交互接口模块回溯所有节点，提取并输出最优路径。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京农业大学，其通讯地址为：211226 江苏省南京市溧水区白马镇白马大道66号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。