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龍圖騰網(wǎng)獲悉大連海事大學(xué)申請的專利一種基于CBCA算法的機器人集群動態(tài)聯(lián)盟圍捕任務(wù)規(guī)劃方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN116872204B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202310882153.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：B25J9/16；該發(fā)明授權(quán)一種基于CBCA算法的機器人集群動態(tài)聯(lián)盟圍捕任務(wù)規(guī)劃方法是由劉中常;孫傲;劉田禾;岳偉設(shè)計研發(fā)完成，并于2023-07-18向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于CBCA算法的機器人集群動態(tài)聯(lián)盟圍捕任務(wù)規(guī)劃方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種基于一致性聯(lián)盟算法CBCA的機器人集群動態(tài)聯(lián)盟圍捕任務(wù)規(guī)劃方法，屬于多機器人協(xié)同任務(wù)規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明采用CBCA算法對機器人集群進行任務(wù)規(guī)劃，實現(xiàn)多移動機器人對多個動態(tài)目標的圍捕任務(wù)分配；圍捕任務(wù)規(guī)劃分為任務(wù)預(yù)分配和圍捕過程重規(guī)劃兩個階段，在預(yù)分配階段機器人根據(jù)有限的感知范圍和通信范圍組建臨時小組，構(gòu)建各自的任務(wù)包，并通過一致性原則來消解沖突從而構(gòu)建圍捕聯(lián)盟；設(shè)置機器人忠誠度，以保證圍捕任務(wù)重規(guī)劃算法的收斂性，實現(xiàn)了機器人集群對多個動態(tài)的目標的有序高效圍捕，提升了機器人的平均執(zhí)行效率和平均效能。

本發(fā)明授權(quán)一種基于CBCA算法的機器人集群動態(tài)聯(lián)盟圍捕任務(wù)規(guī)劃方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于CBCA算法的機器人集群動態(tài)聯(lián)盟圍捕任務(wù)規(guī)劃方法，其特征在于，包括： S1、設(shè)定圍捕機器人和任務(wù)目標； S2、對圍捕機器人設(shè)定約束條件； S3、構(gòu)建機器人運動學(xué)模型； S4、采用人工勢場法對機器人的運動進行導(dǎo)航，引力與斥力的合力引導(dǎo)機器人從起點運動到終點的同時避開運動軌跡中的其它機器人； S5、構(gòu)建目標函數(shù)； S6、設(shè)定CBCA算法參數(shù)； S7、基于機器人的局部探測信息和有限的通信范圍來構(gòu)建任務(wù)包，形成聯(lián)盟來進行協(xié)同圍捕任務(wù)規(guī)劃； S8、基于局部信息交互的沖突消解，具體包括： S81、在沖突消解階段，若機器人與其相鄰機器人的視角下的中標者標識相同而時間戳不同，則更新各自的中標者矩陣，從而與鄰居達成共識，確認出最后的中標者； S82、若機器人與相鄰機器人視角下的中標者標識不同，則判斷發(fā)生沖突的機器人所投標任務(wù)的中標者數(shù)量是否已經(jīng)達到上限，若未達到，則認為所有的中標者的身份有效； S83、若發(fā)生沖突的中標者數(shù)量已經(jīng)超過任務(wù)所需數(shù)量的上限，則每個機器人將其視角下其他效能最小的中標者剔除并更新自己的中標者矩陣；如果機器人自己為效能最小的中標者，則其丟失中標者身份，需重置此任務(wù)在其任務(wù)包序列中的位置，重新返回任務(wù)包構(gòu)建階段； S84、每一個小組基于當前已知的任務(wù)信息利用上述三個步驟得出一個組內(nèi)的預(yù)分配結(jié)果，形成多個聯(lián)盟，表示為,； S9、任務(wù)重規(guī)劃，具體包括： S91、建立機器人忠誠度函數(shù)模型如下： （22） 其中,表示機器人所具有的各項資源占聯(lián)盟總資源的百分比，反映了機器人對于聯(lián)盟的重要性；是機器人在執(zhí)行當前任務(wù)已經(jīng)消耗的里程，為機器人已經(jīng)行駛的時間，為路程代價系數(shù)；是機器人選擇更換其他任務(wù)目標的違約成本，是機器人所要執(zhí)行的任務(wù)集合的收益，本項表示如果機器人選擇違約，那么需要由其來承擔(dān)其未執(zhí)行的所有任務(wù)的收益損失； S92、假設(shè)一個機器人若要更改當前任務(wù)的執(zhí)行順序，需要滿足下式： （23） 即，只有當新的任務(wù)可為機器人帶來足夠多的效能時才能進行任務(wù)路徑的更換，從而避免頻繁的任務(wù)切換，保證算法的收斂性；其中，為機器人沿路徑的效能； S93、基于所述忠誠度函數(shù)模型，任務(wù)重規(guī)劃具體分為以下情況： 情況1：若某個聯(lián)盟發(fā)現(xiàn)了新的可圍捕目標，且沒有其它聯(lián)盟正在圍捕此目標，則根據(jù)聯(lián)盟當前所處的圍捕狀態(tài)決定是否進行重規(guī)劃：若對當前的目標已經(jīng)實施了圍困，則繼續(xù)保持原有的任務(wù)路徑；否則，判斷新目標的價值是否大于當前目標的價值，從而選擇價值更大的目標進行圍捕； 情況2：若原先沒有通信連接的聯(lián)盟在各自的圍捕過程中進入了彼此的通信范圍，此時也分兩種情況進行討論： 如果某個聯(lián)盟已經(jīng)圍困住當前的任務(wù)目標，則不參與任務(wù)重規(guī)劃； 如果各聯(lián)盟都沒有圍困住目標，則其合并為一個新的聯(lián)盟，重新建立任務(wù)包，并進行一致性沖突消解，得到新的任務(wù)路徑和中標收益，根據(jù)公式23判斷是否按照新的任務(wù)路徑執(zhí)行圍捕任務(wù)。

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