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龙图腾网恭喜齐鲁工业大学(山东省科学院)申请的专利基于量化信息的移动机器人系统分布式控制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：CN119937572B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202510430482.2，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权基于量化信息的移动机器人系统分布式控制方法及装置是由董文政;郭书冉;杜明骏;刘一森设计研发完成，并于2025-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于量化信息的移动机器人系统分布式控制方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及机器人控制技术领域，尤其是提供了一种基于量化信息的移动机器人系统分布式控制方法及装置。该方法包括获取每个移动机器人自身的离散时刻位置信息和速度信息，并检测其邻居机器人的离散时刻位置信息和速度信息；根据移动机器人间的通信链路方向性及可达性，构建通信拓扑结构，根据移动机器人之间的友好或敌对交互关系，定义带符号的邻接权重矩阵，定义与符号图对应的拉普拉斯矩阵；对位置信息和速度信息进行量化处理；根据量化误差补偿机制，结合符号权重，生成控制量，通过离散运动学模型更新移动机器人下一时刻状态，该方法通过量化信息实现了对移动机器人的系统的分布式协调控制，并且能够在拮抗作用下趋于一致性。

本发明授权基于量化信息的移动机器人系统分布式控制方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于量化信息的移动机器人系统分布式控制方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1、构建通信拓扑结构； 步骤2、根据通信拓扑结构，定义邻接权重矩阵和拉普拉斯矩阵； 步骤3、通过邻接权重矩阵和拉普拉斯矩阵，生成分布式控制量； 步骤4、基于分布式控制量，迭代更新移动机器人状态； 所述步骤3包括： 对位置信息和速度信息进行量化处理，分别得到和；根据量化误差补偿机制，结合符号权重，生成控制量，其表达式为： ； 其中，和为移动机器人的在离散时刻的位置和速度；和为移动机器人的邻居机器人在离散时刻的位置和速度；为移动机器人在离散时刻的控制量；表示多移动机器人系统的邻接权重矩阵第行且第列的元素；，为预设的控制增益系数，用于调节位置和速度收敛速率；表示量化运算； 所述对位置信息和速度信息进行量化处理，包括： 假设为需要量化的数据；由于带宽限制，若得到长度为比特的量化数据，则将有个量化点，由此得到量化间隔为；然后，通过以下概率方式对数据进行量化： ； ，。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人齐鲁工业大学(山东省科学院)，其通讯地址为：250353 山东省济南市长清区西部新城大学科技园；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。