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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于类无关网络的零样本室内机器人视觉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：CN117685950B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202311596627.3，技术领域涉及：G01C21/00；该发明授权一种基于类无关网络的零样本室内机器人视觉导航方法是由张艳宁;李信霆;张世周;党锴瑞;路悦;冉令燕;王鹏设计研发完成，并于2023-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于类无关网络的零样本室内机器人视觉导航方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于类无关网络的零样本室内机器人视觉导航方法CIRN，不使用原始视觉信息作为强化学习的状态，而是将当前视觉下的目标检测信息作为状态，利用对象和导航目标之间的相对语义相似度来表示不同的对象，根据多个对象的相对语义相似度对它们的信息进行降序排序。与状态矩阵中预设的对象类别数量和类别的固定位置相比，本发明方法可以应用于所有场景，无论具体的类别如何。

本发明授权一种基于类无关网络的零样本室内机器人视觉导航方法在权利要求书中公布了：1.一种基于类无关网络的零样本室内机器人视觉导航方法，其特征在于，包括如下步骤； 步骤1：设置实验环境； 下载AI2-THOR虚拟环境包，AI2-THOR包含120个不同的3D虚拟房间，房间按类型划分为厨房、客厅、卧室和卫生间，每个房间类有30个不同的房间，将每个类型的房间分成20个训练环境和10个测试环境； 训练时在每次任务开始前随机在一个训练房间中从一个随机的位置找到随机给定的导航目标，测试时随机在一个测试房间中从一个随机的测试位置找到给定的测试目标，训练目标和测试目标不相同； 训练时固定房间类型，并在测试的时候选择一个与训练时不同的房间类型； 步骤2：构建网络模型； 从视觉信息中提取出目标检测信息，根据各目标的目标检测信息与导航目标的语义相似度降序排序组成当前特征，然后将当前特征交由图卷积网络封装全局和局部语义信息的关系特征；策略网络模块使用一个LSTM网络和两个MLP网络来输入策略函数和Q函数，并根据策略函数来决定当前时刻的动作； 步骤3：评价指标； 评价指标为平局成功率SR，该指标表示以训练过的所有导航目标的平均成功率；以及成功路径权重SPL，该指标表示在成功率的基础上再乘上最短路径与实际路径的比值；计算公式如下： 式中，Si表示成功的测试用例，N表示总测试用例，Li表示最优路径，Pi表示实际路径； 步骤4：训练流程； 在一个训练轨迹开始时，实验环境随机让机器人出生在环境中的任意位置，并给机器人当前的导航目标作为任务目标；在每一时刻机器人会收到当前图像，并根据当前的图像选择对应的动作；当一个轨迹完成之后会根据当前的轨迹对网络进行一次更新； 步骤5：网络测试； 对于每个保存的模型，对导航目标进行测试；在测试时，每个测试用例固定开始位置和导航目标；测试时的最大步长为50步，测试完毕后根据成果的次数来确定成功率和成功路径权重。

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