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龙图腾网获悉上海交通大学;采埃孚(中国)投资有限公司申请的专利人群环境下基于MPC动态博弈的移动机器人局部规划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：CN116185005B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202211674633.1，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权人群环境下基于MPC动态博弈的移动机器人局部规划方法是由张晗;虞关凤;王景川;陈卫东;张心良设计研发完成，并于2022-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本人群环境下基于MPC动态博弈的移动机器人局部规划方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种人群环境下基于MPC动态博弈的移动机器人局部规划方法，包括：以机器人和周围行人为参与者建立MPC框架下的动态博弈模型；对动态博弈模型进行线性化近似，得到近似动态博弈模型，利用极大值原理求解近似模型的最优性条件；基于最优性条件设计逆最优控制算法，利用逆最优控制算法从真实行人轨迹中辨识出指引行人决策的权重参数；将辨识出的近似动态博弈模型作为局部规划器，结合机器人定位和行人检测算法，实现动态人群环境下机器人的局部规划控制。本发明能够使移动机器人在动态人群环境下具有很好的快速到达目标点、避让行人、节省能量等局部规划控制效果。

本发明授权人群环境下基于MPC动态博弈的移动机器人局部规划方法在权利要求书中公布了：1.一种人群环境下基于MPC动态博弈的移动机器人局部规划方法，其特征在于，包括： 建立模型步骤：以机器人和周围行人为参与者建立MPC框架下的动态博弈模型； 近似模型步骤：对动态博弈模型进行线性化近似，得到近似动态博弈模型，利用极大值原理求解近似模型的最优性条件； 辨识模型步骤：基于最优性条件设计逆最优控制算法，利用逆最优控制算法从真实行人轨迹中辨识出指引行人决策的权重参数； 局部规划步骤：将辨识出的近似动态博弈模型作为局部规划器，结合机器人定位和行人检测算法，实现动态人群环境下机器人的局部规划控制； 所述近似模型步骤包括： 定义近似模型步骤：在每个智能体的最优控制问题求解过程中，针对代价函数中的交互项具有的非线性特性，对代价函数在初始条件处进行泰勒展开，近似成线性二次型形式，得到近似MPC-LQ动态博弈问题； 定义最优性条件步骤：在MPC框架下，在每个采样时刻，所有智能体都更新各自最优控制的问题，并联合组成动态博弈问题；求解每个智能体各自的最优控制问题，得到每个智能体的最优解，该最优解满足在其他智能体最优的情况下，各智能体不能单方面改变自己的决策而使代价更小，即纳什均衡定义；通过同时求解所有智能体各自的最优控制问题得到动态博弈问题纳什均衡意义下的最优性条件；对于近似MPC-LQ动态博弈问题，采用庞特里亚金极大值原理，得到矩阵等式形式的最优性条件；通过求解该矩阵等式，可以得到所有智能体MPC预测周期内的最优控制以及最优轨迹。

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上海交通大学;采埃孚(中国)投资有限公司，其通讯地址为：200240 上海市闵行区东川路800号；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”。