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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利基于匿名感知增强与自适应决策的多机器人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：CN120993904B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511107604.0，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权基于匿名感知增强与自适应决策的多机器人协同导航方法是由缪燕子;蔡旭;翟煜;杨凯歌;杨硕;任乐乐;朱振浩设计研发完成，并于2025-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于匿名感知增强与自适应决策的多机器人协同导航方法在说明书摘要公布了：基于匿名感知增强与自适应决策的多机器人协同导航方法，包括以下步骤：S1：基于残差网络的局部环境特征提取；S2：融合相对位置信息的匿名感知增强机制；S3：决策动作概率分布预测和优先级预测；S4：基于优先级可学习的PIBT自适应协调决策动作；本发明在特征隐空间中设计了基于位置编码的消息融合机制以解决“消息匿名性”问题，并在决策层引入了优先级可学习的PIBT策略以解决优先级分配不合理和优先级反转问题，提高多机器人协同导航的泛化性与灵活性，能够实现在分布式可通信环境下的高效协同导航。

本发明授权基于匿名感知增强与自适应决策的多机器人协同导航方法在权利要求书中公布了：1.一种基于匿名感知增强与自适应决策的多机器人协同导航方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：基于残差网络的局部环境特征提取；每个机器人利用基于ResNet结构的感知网络对其局部环境进行编码，从中提取出具有空间表示能力的局部观测特征，为后续的消息融合和决策动作提供统一的隐空间基础； S2：消息融合的匿名感知增强机制；在消息融合过程中，给通信范围内的机器人引入相对位置编码机制，具体来说，将邻居机器人相对自身的空间位置信息编码为结构化向量，并与邻居机器人传递过来的局部观测特征结合，生成匿名感知增强特征；消息融合在消息传播与接收的过程中同步进行，从而在保持隐空间一致性的同时，增强对局部环境的感知； S3：决策动作的动作概率分布预测和优先级预测；每个机器人通过模仿学习，从具有全局视野的传统集中式方法提供的专家示范数据中学习高质量的动作策略和隐式调度优先级，具体来说，每个机器人分别使用两个多层感知机，基于利用步骤S2得到的匿名感知增强特征预测自身下一步可能采取的动作概率分布，以及在当前通信范围内各机器人动作执行的优先级； S4：基于优先级可学习的PIBT自适应协调决策动作；设计了一种融合可学习优先级的改进型优先级继承与回溯策略PLPIBT，利用步骤S3中学习到的优先级，有效增强系统对优先级分配的合理性，当系统检测到可能引发通行阻塞的优先级反转情形时，将自动触发PIBT机制，使当前机器人临时继承高优先级的机器人的权限，同时结合步骤S3中预测的动作概率分布，动态调整各机器人之间的通行顺序与执行动作，从而实现机器人之间的自适应决策； 步骤S2中提出的消息融合的匿名感知增强机制，具体包括如下两个子步骤： S21：基于通信范围内离散化位置构建位置编码；在局部栅格空间内对邻居机器人的位置进行离散化编号，并构建具备不同空间感知能力的相对位置编码，为后续消息融合提供结构性先验； S22：基于相对位置编码的邻居消息融合；在使用图注意力机制融合邻居消息时，将步骤S21获得的相对位置编码嵌入到邻居机器人的局部观测特征中，最终生成同时包含自身局部观测特征、邻居机器人的局部观测特征及其相对位置信息的匿名感知增强特征。

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