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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于深度强化学习的多智能体协同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：CN116579372B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202310550857.X，技术领域涉及：G06N3/008；该发明授权一种基于深度强化学习的多智能体协同导航方法是由袁济民;张文博;姜超颖;李林;龙璐岚;王海舰设计研发完成，并于2023-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度强化学习的多智能体协同导航方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度强化学习的多智能体协同导航方法，步骤1，观察全局状态，构建目标选择策略网络和碰撞避免策略网络；步骤2，根据所述目标选择策略网络，选择一个目标，目标指当前运动设备需要导航到的目标地点；步骤3，观察局部状态，局部状态指当前运动设备探测到的与周围障碍物之间的距离；步骤4，判断前方是否存在障碍物，若否，则当前运动设备向选择的所述目标移动一步，并返回步骤1；若是，则根据所述碰撞避免策略网络得到一个角度，当前运动设备转向该角度并向前移动一步，并返回步骤1；所述向前，指当前运动设备转向的角度方向；本发明提高了模型的泛化能力，从而提升了协同导航性能。

本发明授权一种基于深度强化学习的多智能体协同导航方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的多智能体协同导航方法，其特征在于，包括以下步骤； 以一个运动设备为一个智能体或被一个智能体控制，各智能体执行以下步骤； 步骤1，观察全局状态，所述全局状态指当前运动设备探测到的所有目标以及其他智能体的相对位置坐标；构建目标选择策略网络和碰撞避免策略网络； 步骤2，根据所述目标选择策略网络，选择一个目标，所述目标指当前运动设备需要导航到的目标地点； 步骤3，观察局部状态，所述局部状态指当前运动设备探测到的与周围障碍物之间的距离； 步骤4，判断前方是否存在障碍物，若否，则当前运动设备向选择的所述目标移动一步，并返回步骤1；若是，则根据所述碰撞避免策略网络得到一个角度，当前运动设备转向该角度并向前移动一步，并返回步骤1；所述向前，指当前运动设备转向的角度方向； 所述步骤1中碰撞避免策略网络具体包括： 1对碰撞避免策略网络进行训练与测试，评估模型的性能指标； 2在碰撞避免策略网络中添加R-Drop机制模块；当在智能体感知范围内的方向上观察到障碍物时，由该网络输出一个转向角度来指导智能体进行避障； 3在步骤2的基础上，在碰撞避免策略网络中添加自注意力机制模块，所述自注意力机制模块通过预处理其他智能体的状态序列信息，用于实现对不同重要程度环境信息的筛选，从而提高模型的协同导航能力； 4在步骤3的基础上，将碰撞避免策略网络训练过程中用到的经验回放机制模块替换为优先经验回放机制模块，得到改进的网络模型； 5对改进的网络模型进行导航的训练与测试，评估模型的性能指标； 6在训练与测试后的改进的网络模型进行导航。

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