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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种快速逃逸者协同围捕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：CN117389140B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202311304908.7，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种快速逃逸者协同围捕方法是由费庆;王强;耿庆波;胡浩平;李保奎;王志文设计研发完成，并于2023-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种快速逃逸者协同围捕方法在说明书摘要公布了：本发明公开的一种快速逃逸者协同围捕方法，属于多智能体协同控制领域。本发明实现方法为：根据逃逸者的状态观测信息和追捕者自身的状态信息确定相对方位角，对追捕者进行任务分配和通信拓扑变换，将追捕者划分为一个猎手和两组包围者；基于追逃双方的速度比和平行制导律，为猎手制定猎手追捕策略，使猎手快速靠近逃逸者同时尽量保持与逃逸者的方位角不变；根据逃逸者和相邻追捕者的状态信息，为包围者制定包围者追捕策略，尽可能保证相邻追捕者的阿波罗尼斯圆之间不产生逃逸间隙同时缩小与逃逸者之间的距离，并平衡二者之间的关系；基于猎手追捕策略和包围者追捕策略实现对快速逃逸者的协同围捕。本发明提高对快速逃逸者围捕的成功率和围捕效率。

本发明授权一种快速逃逸者协同围捕方法在权利要求书中公布了：1.一种快速逃逸者协同围捕方法，其特征在于：包括如下步骤， 步骤一：根据ApolloniusCircle理论，确定所需追捕者的最少数量和初始最优位置分布； 步骤二：获取逃逸者和相邻追捕者的状态观测信息；所述观测信息包括位置信息和航向角信息； 步骤三：基于步骤二获取逃逸者和相邻追捕者的状态观测信息，根据逃逸者的状态观测信息和追捕者自身的状态信息确定相对方位角；根据相对方位角进行追捕者任务分配和通信拓扑变换，得到任务分配的结果，即将追捕者划分为一个猎手和两组包围者； 步骤三实现方法为， 基于步骤二获取逃逸者和相邻追捕者的状态观测信息，确定追捕者与逃逸者之间的相对运动；ξi代表追捕者pi的航向角ψi相对于连线pie的夹角，φi代表逃逸者e的航向角ψe相对于连线pie的夹角； 根据逃逸者的实时航向角以及追捕者与逃逸者之间的位置分布，将追逐者分为猎手和包围者两类角色，即将追捕者划分为一个猎手和两组包围者，具体依据如下： 将|φi|最小值对应的追捕者设为猎手，剩余追捕者中，将0＜φi≤π的追捕者作为第1组包围者G1，其余的包围者作为第2组包围者G2；之后，在包围者G1和G2组内，按照|φi|由小到大的顺序调整追捕者的动作优先级，进而构成新的通信拓扑；其中，猎手的任务是快速靠近逃逸者，缩短与逃逸者之间的距离；包围者的任务是辅助猎手进行围捕，避免与相邻追捕者之间产生逃逸间隙，同时尽可能靠近逃逸者； 追捕者的任务分配是随着逃逸者的航向角动态变化的；通过任务分配，追捕者的追捕策略将会更具针对性，能够更快响应逃逸者航向角的变化； 步骤四：根据步骤三得到的任务分配的结果，为猎手和包围者分别设计围捕策略，即为猎手制定猎手追捕策略，为包围者制定包围者追捕策略；基于追逃双方的速度比和平行制导律，为猎手制定猎手追捕策略，使猎手快速靠近逃逸者同时尽量保持和逃逸者的方位角不变；根据逃逸者和相邻追捕者的状态信息，为包围者制定包围者追捕策略，尽可能保证相邻追捕者的阿波罗尼斯圆之间不产生逃逸间隙同时缩小与逃逸者之间的距离，并平衡二者之间的关系； 步骤五：在采样时间为T的情况下将智能体运动模型进行离散化，得到离散化的智能体运动模型，根据离散化的智能体运动模型更新追捕者的状态； 步骤六：根据追捕者和逃逸者的位置分布，结合围捕成功或失败的判定条件，对围捕阶段进行判定；如果围捕还在进行中，重新进行任务分配和策略制定；如果围捕成功或失败的条件已经满足，围捕任务结束。

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