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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利一种基于分层注意力的机器人导航方法及系统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：CN121612306B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610130202.0，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种基于分层注意力的机器人导航方法及系统是由胡剑;林睿设计研发完成，并于2026-01-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于分层注意力的机器人导航方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于分层注意力的机器人导航方法及系统，属于路径规划技术领域。包括:获取机器人的位姿和目标点的位置信息，并获取机器人当前移动路径前方的环境图像和行人数据；利用分层注意力架构提取图像的空间语义特征向量；利用多层感知机提取动态行人特征向量；预处理位置信息得到目标点特征向量，将三种特征向量拼接后动态融合，输入策略网络和价值网络中，得到机器人下一时刻动作和状态价值；根据新的执行动作，得到新的位姿、位置信息和环境状态，并结合奖励函数，计算奖励值；根据奖励值和新的状态价值，不断更新两个网络参数，多次迭代后得到最优强化学习模型，利用该强化学习模型完成机器人导航。本发明提高了导航的精准度和稳定性。

本发明授权一种基于分层注意力的机器人导航方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于分层注意力的机器人导航方法，其特征在于，包括： S1、获取机器人的位姿和目标点的位置信息，并获取所述机器人当前移动路径前方的彩色图像、深度图像和行人数据； S2、利用分层注意力架构提取所述彩色图像与所述深度图像的空间语义特征向量；利用多层感知机提取所述行人数据的动态行人特征向量； S3、对所述位置信息进行预处理，得到目标点特征向量；将所述目标点特征向量、所述空间语义特征向量和所述动态行人特征向量进行拼接，得到拼接特征向量；将所述拼接特征向量进行动态融合，得到深度融合特征向量； S4、将所述深度融合特征向量输入至策略网络中，得到所述机器人下一时刻的执行动作；将所述深度融合特征向量输入至价值网络中，得到下一时刻的状态价值； S5、根据所述执行动作，得到所述机器人的下一时刻位姿、所述目标点的下一时刻位置信息、所述机器人移动路径前方的下一时刻环境状态；根据所述下一时刻位姿、所述下一时刻位置信息、所述下一时刻环境状态和奖励函数，计算奖励值； S6、根据所述奖励值和所述状态价值，计算策略梯度和价值损失；利用所述策略梯度更新所述策略网络的网络参数，利用所述价值损失更新所述价值网络的网络参数，并进行多次迭代训练，直至所述奖励函数收敛，分别得到最优策略网络和最优价值网络； S7、根据最优强化学习模型得到所述机器人的控制动作，根据所述控制动作完成机器人导航；其中，所述最优强化学习模型包括所述最优策略网络和所述最优价值网络。

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