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龙图腾网恭喜中国科学院自动化研究所申请的专利基于蒙特卡洛树搜索的机器人导航动作决策方法及装置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：CN119472700B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202510046528.0，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权基于蒙特卡洛树搜索的机器人导航动作决策方法及装置是由孙世颖;赵晓光;谭民设计研发完成，并于2025-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于蒙特卡洛树搜索的机器人导航动作决策方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于蒙特卡洛树搜索的机器人导航动作决策方法及装置，涉及机器人导航技术领域。其中，方法包括：获取当前时刻的系统状态信息；其中系统状态信息包括机器人状态信息、机器人所在环境的行人状态信息和障碍物状态信息；以当前时刻的系统状态信息为根节点进行蒙特卡洛树搜索，得到构建的搜索树；其中，在搜索过程中，将叶子节点对应的系统状态信息输入至机器人策略价值模型，基于机器人策略价值模型的输出结果进行动作选择和反向传播；基于搜索树中根节点对应的动作选择次数，确定当前时刻机器人导航动作决策结果。本发明可以提升动作决策的精准性，以及机器人导航的稳定性。

本发明授权基于蒙特卡洛树搜索的机器人导航动作决策方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于蒙特卡洛树搜索的机器人导航动作决策方法，其特征在于，包括：获取当前时刻的系统状态信息；其中，所述系统状态信息包括机器人状态信息、机器人所在环境的行人状态信息和障碍物状态信息；以所述当前时刻的系统状态信息为根节点进行蒙特卡洛树搜索，得到构建的搜索树；其中，在搜索过程中，将叶子节点对应的系统状态信息输入至机器人策略价值模型，基于所述机器人策略价值模型的输出结果进行动作选择和反向传播；所述机器人策略价值模型是基于系统状态信息样本训练得到的；所述机器人策略价值模型包括机器人与障碍物交互子网络、机器人与行人交互子网络、机器人子网络和融合子网络；所述机器人与障碍物交互子网络用于输出所述机器人与障碍物之间的第一交互特征信息；所述机器人与行人交互子网络用于输出所述机器人与行人之间的第二交互特征信息；所述机器人子网络用于输出机器人自身特征信息；将所述第一交互特征信息、所述第二交互特征信息和所述机器人自身特征信息输入至所述融合子网络，获得所述融合子网络输出的动作概率分布和状态价值；基于所述搜索树中所述根节点对应的动作选择次数，确定当前时刻所述机器人导航动作决策结果。

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