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龍圖騰網(wǎng)獲悉哈爾濱工業(yè)大學(xué)(威海);威海天帆智能科技有限公司申請的專利一種異構(gòu)智能體路徑規(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(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120430486B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09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：202510933640.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/047；該發(fā)明授權(quán)一種異構(gòu)智能體路徑規(guī)劃方法是由黃海濱;薛明堯;莊宇飛;李巨智;王晨旭;鞠伯倫;夏爾馬·桑杰·庫馬爾設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-08向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種異構(gòu)智能體路徑規(guī)劃方法在說明書摘要公布了：本申請屬于目標(biāo)區(qū)域信息采集技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種異構(gòu)智能體路徑規(guī)劃方法。該路徑規(guī)劃方法包括以下步驟：S1，對目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行網(wǎng)格化分解，并建立網(wǎng)格的鄰接關(guān)系；循環(huán)執(zhí)行步驟S2~S3，直至得到最優(yōu)的路徑方案：S2，通過概率加權(quán)隨機(jī)選擇的鄰接搜索策略推導(dǎo)出一個(gè)備選路徑方案，備選路徑方案包括每個(gè)智能體的備選路徑，且所有智能體的備選路徑覆蓋目標(biāo)區(qū)域；S3，采用局部動(dòng)態(tài)重構(gòu)算法對備選路徑方案進(jìn)行動(dòng)態(tài)重構(gòu)，并基于動(dòng)態(tài)重構(gòu)結(jié)果更新備選路徑方案。本申請通過概率加權(quán)隨機(jī)選擇的鄰接搜索策略實(shí)現(xiàn)智能體與任務(wù)高效匹配，對備選路徑動(dòng)態(tài)重構(gòu)以縮短時(shí)間花費(fèi)，解決傳統(tǒng)路徑規(guī)劃資源調(diào)配粗放、隨機(jī)性效率低及優(yōu)化不靈活問題。

本發(fā)明授權(quán)一種異構(gòu)智能體路徑規(guī)劃方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種異構(gòu)智能體路徑規(guī)劃方法，所述異構(gòu)智能體至少包括第一類智能體和第二類智能體，其特征在于，包括以下步驟： S1，對目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行網(wǎng)格化分解，并建立網(wǎng)格的鄰接關(guān)系； 循環(huán)執(zhí)行步驟S2~S3，直至得到最優(yōu)的路徑方案： S2，通過概率加權(quán)隨機(jī)選擇的鄰接搜索策略推導(dǎo)出一個(gè)備選路徑方案，所述備選路徑方案包括每個(gè)智能體的備選路徑，且所有智能體的備選路徑覆蓋所述目標(biāo)區(qū)域； S3，采用局部動(dòng)態(tài)重構(gòu)算法對所述備選路徑方案進(jìn)行動(dòng)態(tài)重構(gòu)，并基于動(dòng)態(tài)重構(gòu)結(jié)果更新所述備選路徑方案； 所述步驟S2包括以下步驟： S20，基于各個(gè)網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)的概率權(quán)重值繪制概率圖，其中，先驗(yàn)概率圖基于目標(biāo)區(qū)域的歷史數(shù)據(jù)生成，所述網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)的概率權(quán)重計(jì)算方式如下： ； 其中，為網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)的概率權(quán)重值，為網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)概率權(quán)重值，為距離衰減系數(shù)，取正值，為網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)到目標(biāo)區(qū)域內(nèi)局部點(diǎn)的歸一化距離，為先驗(yàn)概率圖中概率權(quán)重較大的網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)； S21，基于目標(biāo)函數(shù)選擇一個(gè)智能體，所述目標(biāo)函數(shù)的計(jì)算方式如下： ； 其中，為智能體的序號，A為智能體集合，為智能體當(dāng)前備選路徑的網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)，為智能體的線速度，為智能體的角速度，為智能體當(dāng)前備選路徑中最后一個(gè)網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)，為智能體當(dāng)前備選路徑中節(jié)點(diǎn)的前一個(gè)網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)，為智能體當(dāng)前備選路徑中節(jié)點(diǎn)的前一個(gè)網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)的前一個(gè)節(jié)點(diǎn)，為網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)到的距離，為網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)處的角度； S22，計(jì)算所述智能體從當(dāng)前網(wǎng)格到其未覆蓋的各個(gè)鄰接網(wǎng)格的時(shí)間花費(fèi)，所述時(shí)間花費(fèi)的計(jì)算方式如下： ； 其中，為智能體當(dāng)前備選路徑中最后一個(gè)網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)，為智能體當(dāng)前備選路徑中節(jié)點(diǎn)的前一個(gè)網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)，為網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)的未覆蓋的鄰接網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)，為智能體的線速度，為智能體的角速度，為網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)到的距離，為網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)處的角度； S23，建立融合所述智能體運(yùn)動(dòng)特性、所述時(shí)間花費(fèi)、先驗(yàn)概率或后驗(yàn)概率的差異化加權(quán)權(quán)重函數(shù)，所述差異化加權(quán)權(quán)重函數(shù)的表達(dá)式如下： ； 其中，為網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)的概率權(quán)重，為智能體從當(dāng)前網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)到其未覆蓋的鄰接網(wǎng)格的時(shí)間花費(fèi)，為基于智能體運(yùn)動(dòng)特性的可變參數(shù)； S24，基于所述差異化加權(quán)權(quán)重函數(shù)確定不同鄰接網(wǎng)格的選擇概率，并通過輪盤賭選擇法從所述鄰接網(wǎng)格點(diǎn)中選擇一個(gè)作為所述智能體當(dāng)前網(wǎng)格的下一步路徑點(diǎn)，將所述下一步路徑點(diǎn)加入所述智能體的備選路徑，并計(jì)算所述智能體的時(shí)間增量，并將以所述下一步路徑點(diǎn)為中心且在所述智能體搜索半徑內(nèi)的網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)標(biāo)記為已覆蓋； 所述選擇概率的表達(dá)式如下： ； ； 其中，為權(quán)重因子，W為差異化加權(quán)權(quán)重，為智能體當(dāng)前備選路徑中最后一個(gè)網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)的鄰接網(wǎng)格集合； S25，更新未覆蓋網(wǎng)格的先驗(yàn)概率或后驗(yàn)概率為最新的后驗(yàn)概率，其中，所述最新的后驗(yàn)概率基于下一步路徑點(diǎn)與當(dāng)前網(wǎng)格的距離、當(dāng)前的概率圖綜合確定； 所述最新的后驗(yàn)概率的計(jì)算方式如下： ； 其中，為網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)的最新的后驗(yàn)概率，為網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)的當(dāng)前的先驗(yàn)概率或后驗(yàn)概率，為傳感器衰減系數(shù)，為智能體當(dāng)前備選路徑中最后一個(gè)網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)到其未覆蓋的鄰接網(wǎng)格的距離； S26，循環(huán)執(zhí)行步驟S21~S25，直至所有智能體的當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的鄰接節(jié)點(diǎn)均已覆蓋； S27，記錄所有智能體完成其對應(yīng)的備選路徑的時(shí)間花費(fèi)。

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