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龙图腾网获悉华中农业大学申请的专利一种多机器人协同方法、装置、电子设备及存储介质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：CN119396139B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411417815.X，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种多机器人协同方法、装置、电子设备及存储介质是由秦丽;沙瀛;肖易敏;葛星设计研发完成，并于2024-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多机器人协同方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种多机器人协同方法、装置、电子设备及存储介质，属于机器人控制技术领域，用于基于构建的MRVCC模型对多机器人进行协同控制；MRVCC模型包括虚拟质心模块、共识算法模块以及分层策略控制模块；多机器人协同方法包括：基于虚拟质心模块构建多机共享的虚拟质心节点，基于虚拟质心节点对多机器人的行为进行规划，生成多机器人编队，并获得编队信息；基于编队信息以及共识算法模块对多机器人的行为进行协调，并获得最小编队累计误差；确定多机器人编队中机器人的状态，基于机器人的状态，采用分层策略控制模块执行多种策略控制，完成多机器人的协同编队和避障目标。

本发明授权一种多机器人协同方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种多机器人协同方法，其特征在于，用于基于构建的MRVCC模型对多机器人进行协同控制；所述MRVCC模型包括虚拟质心模块、共识算法模块以及分层策略控制模块； 所述多机器人协同方法包括： 基于所述虚拟质心模块构建多机共享的虚拟质心节点，基于所述虚拟质心节点对多机器人的行为进行规划，生成多机器人编队，并获得编队信息，其中，所述基于所述虚拟质心节点对多机器人的行为进行规划，包括： 构建SAC模型，获取机器人的策略网络和价值网络，基于所述SAC模型训练所述机器人的策略网络和价值网络，基于所述机器人的价值网络获得机器人的平均回报值，基于所述平均回报值确定最优的机器人策略网络，基于所述最优的机器人策略网络确定机器人的质心运动模型； 基于所述虚拟质心节点对所述多机器人编队的队形坐标位置进行规划后，基于所述队形坐标位置，通过所述机器人的质心运动模型对所述机器人进行导航，以完成编队要求，并获得多机器人编队中机器人节点的位置坐标； 确定目标编队位置，基于所述目标编队位置、所述位置坐标以及所述虚拟质心节点确定最优路径，基于所述最优路径以及所述多机器人的质心运动模型对多机器人的行为进行规划，使所述多机器人编队到达目标编队位置； 基于所述编队信息以及所述共识算法模块对所述多机器人的行为进行协调，并获得最小编队累计误差； 基于获取的雷达数据以及里程计信息确定所述多机器人编队中机器人的状态，基于所述机器人的状态，采用所述分层策略控制模块执行多种策略控制，基于所述多种策略控制以及所述最小编队累计误差对所述多机器人进行协同控制，完成多机器人的协同编队和避障目标，其中，所述多种策略控制包括安全协同、避障决策以及编队稳定性检测。

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