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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利基于多模态多任务强化学习的异构多无人系统任务决策与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：CN119620750B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202411636135.7，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权基于多模态多任务强化学习的异构多无人系统任务决策与路径规划方法是由高亚斌;尚瀚军;邵士博;胡瑀晖;卢彦岐;李清华;孙光辉;吴立刚设计研发完成，并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态多任务强化学习的异构多无人系统任务决策与路径规划方法在说明书摘要公布了：基于多模态多任务强化学习的异构多无人系统任务决策与路径规划方法，它属于人工智能领域。本发明解决了单一类别智能体无法完成复杂任务的问题。将多模态信息进行统一编码，从编码结果中提取双方无人艇位置信息和障碍物信息后，输入到基于PPO的强化学习算法中进行任务决策，再将多任务信息发送给无人艇。红方无人艇对接收到的多任务文本信息进行预处理，将获取到的自身位置、目标位置和障碍物位置信息作为路径规划的状态空间，根据规划的路径到达目标位置后执行指定任务，直至到达任务切换时刻，根据更新的各无人机总奖励来更新强化学习算法中网络参数，基于更新后的参数重新决策任务。本发明方法可以应用于异构多无人系统的任务决策与路径规划。

本发明授权基于多模态多任务强化学习的异构多无人系统任务决策与路径规划方法在权利要求书中公布了：1.基于多模态多任务强化学习的异构多无人系统任务决策与路径规划方法，其特征在于，所述方法包括多无人机任务决策层和多无人艇路径规划层； 在多无人机任务决策层的工作过程为： 步骤一、第v架红方无人机获取包含双方无人艇状态信息、双方无人艇的位置信息以及环境中障碍物信息的模态数据u，u＝u1,u2,…，uU，其中，u1,u2,…,uU分别代表第1类模态数据，第2类模态数据，…，第U类模态数据； 再对获取的模态数据进行编码，得到模态数据编码结果； 步骤二、将模态数据编码结果作为第v架红方无人机上嵌入的任务决策算法的输入，再通过任务决策算法输出动作、双方无人艇位置信息和障碍物位置信息，将双方无人艇位置信息、障碍物位置信息以及动作所代表的任务信息发送给红方水面多无人艇； 在多无人艇路径规划层的工作过程为： 步骤三、红方多无人艇接收到第v架红方无人机发送的双方无人艇位置信息、障碍物位置信息以及任务信息后，每艘红方无人艇均利用自身当前位置信息、目标位置信息和障碍物位置信息组成自身嵌入的路径规划算法的状态空间； 再通过路径规划算法输出红方无人艇向目标位置行进过程中各步执行的动作，红方无人艇到达目标位置后开始执行任务，直至到达任务切换时刻或对抗终止； 若对抗终止，则算法结束； 若到达任务切换时刻，则返回执行步骤一。

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