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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种面向复杂场景的多智能体在线轨迹优化方法及系统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：CN116048100B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202310184574.8，技术领域涉及：G05D1/695；该发明授权一种面向复杂场景的多智能体在线轨迹优化方法及系统是由刘允刚;王晶虎;满永超;陈琳;王媛设计研发完成，并于2023-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向复杂场景的多智能体在线轨迹优化方法及系统在说明书摘要公布了：本公开提供了一种面向复杂场景的多智能体在线轨迹优化方法及系统，涉及多智能体运动规划技术领域，方法包括智能体的初始位置、障碍物环境等先验信息的初始化设置；利用ECBS算法获取多智能体预设的路径点信息集合；每个智能体根据初始化信息、参考的路径点信息以及实时通信获取的其他智能体的状态信息从自身安全和任务效率出发迭代更新中间目标点；融合实时得到的所有信息构建安全性约束和轨迹的性能约束，并以轨迹弯曲程度和到预设中间点距离最小为优化目标进行求解，循环更新并优化满足约束条件的轨迹以及智能体自身运动状态，直至所有智能体均到达最终预设的目标位置。本公开有更高的规划成功率保证，而且规划速度更快。

本发明授权一种面向复杂场景的多智能体在线轨迹优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向复杂场景的多智能体在线轨迹优化方法，其特征在于，包括： 智能体的初始位置、障碍物环境的先验信息的初始化设置；所述先验信息的初始化设置内容包括环境地图的栅格大小、智能体的起止位置、每次循环的预设时间间隔以及安全区域的阈值； 获取预设的离散路径点，并基于环境先验信息和设定的规划目标利用ECBS算法获取多个智能体离散的路径点集合； 实时更新中间目标点，每个智能体根据初始化信息和预设的路径点信息，以及实时获取的其他智能体的状态信息，结合自身当前的运动状态及历史轨迹信息，通过启发式搜索和碰撞检测策略确定并更新中间目标点； 智能体根据自身位置和通信信息更新距离自身最近的智能体，并计算两者间距； 判断智能体之间是否存在潜在的碰撞风险，判断两者间距是否大于设定的安全阈值,大于安全阈值则进入下一步；若小于安全阈值，则继续判断这两个智能体继续当前的运动状态运行能否大于安全阈值，若能，则进入下一步；否则预设的中间目标点为远离当前智能体方向的安全阈值以外的点；判断智能体能否“一步”到达最终的目标点，判断当前智能体是否接近最终的目标点，若距离较近，则预设的中间目标点为最终的目标点，反之，则进入下一步，继续寻找预设的目标点；对得到的离散路径点进行更新，判断当前智能体是否遇到死锁或已经接近当前的路径点，若不符合上述任意条件，则不作任何处理；反之，则跳至下一个路径点，并不断更新直至当前智能体与当前路径点的距离大于设定阈值，最后预设的中间目标点为当前的路径点； 构建优化模型并循环更新优化，基于环境先验及通信信息实时构建碰撞和避碰约束，以轨迹弯曲程度和到预设中间点距离最小为优化目标进行求解，循环更新并优化满足约束条件的轨迹以及智能体自身运动状态，直至所有智能体均到达最终预设的目标位置； 优化模型是最小化轨迹的变化和到中间目标点的距离，具体如下： 其中,和为智能体轨迹光滑度和到目标点距离的优化项，为轨迹光滑度的权重，这里考虑轨迹的一阶、二阶和三阶导数并给予它们不同的权重，增强轨迹的光滑性能；为矩阵的欧几里德范数，为优化得到的轨迹末端位置，为当前的目标位置，为误差权重，使智能体逼近中间目标点并随着循环迭代最终到达预设的目标位置，为每一段的轨迹，为最后时间步。

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