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龙图腾网获悉中国科学院软件研究所申请的专利一种多机器人编队路径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：CN115793637B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202211448122.8，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种多机器人编队路径规划方法是由张珩;武延军;施恺然;原波设计研发完成，并于2022-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多机器人编队路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多机器人编队路径规划方法。本方法为：1选取多个地图并根据设置的冲突防护策略生成每一地图的训练路径，得到一训练数据集；其中每一地图中设置有多个机器人及目标达到位置；2搭建多机器人路径规划模型，包括卷积神经网络、Transformer序列生成神经网络、GNN图神经网络和Vote投票模块；3利用训练数据集训练多机器人路径规划模型；4将一设置有多个机器人的初始位置、目标位置的地图输入优化后的模型，为该地图上的每一机器人生成路径。本发明设置动态置信度机制，对Transformer序列生成神经网络与图神经网络两条路径相互独立推演下一步行动结果进行投票，使机器人获得的路径可信度提高。

本发明授权一种多机器人编队路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种多机器人编队路径规划方法，其步骤包括： 1选取多个地图并根据设置的冲突防护策略生成每一地图的训练路径，得到一训练数据集；其中每一地图中设置有多个机器人及目标达到位置； 2搭建多机器人路径规划模型；所述多机器人路径规划模型包括卷积神经网络、Transformer序列生成神经网络、GNN图神经网络和Vote投票模块； 3利用所述训练数据集训练所述多机器人路径规划模型；所述卷积神经网络提取所输入地图中的每一机器人在t时刻视野范围内的信息作为t时刻的视野特征并将其分别发送给Transformer序列生成神经网络、GNN图神经网络，第i个机器人t时刻的视野特征为所述Transformer序列生成神经网络对地图中所有机器人的视野特征进行融合后采用注意力机制进行转换，得到每一机器人转换后的特征并发送给所述Vote投票模块，第i个机器人转换后的t时刻的视野特征为所述GNN图神经网络将每一机器人t-1时刻的视野特征给该机器人t时刻视野范围内的其他机器人，每一机器人根据自己t时刻的视野特征和收到的其他机器人t-1时刻的视野特征预测自己t时刻的特征并发送给所述Vote投票模块，第i个机器人预测自己t时刻的特征为所述Vote投票模块根据收到的所有特征预测t时刻每一机器人的移动路径；i＝1～N，N为机器人总数；对于每一机器人，根据该机器人各时刻的移动路径为该机器人生成从该机器人初始位置到目标达到位置的预测移动路径；然后根据各机器人的预测移动路径和训练路径的偏差优化所述多机器人路径规划模型； 4将一设置有多个机器人的初始位置、目标位置的地图输入步骤3优化后的所述多机器人路径规划模型，为该地图上的每一机器人生成从初始位置到目标位置的路径。

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