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申请/专利权人：清华大学
申请日：2022-09-01
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN115617034B
主分类号：G05D1/43
分类号：G05D1/43;G05D1/243;G05D1/246;G05D1/644;G05D1/247;G05D1/648;G05D109/10
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.14#授权;2023.02.10#实质审查的生效;2023.01.17#公开
摘要：本申请涉及机器人研究技术领域，特别涉及一种多智能体的环境探索方法、装置、电子设备及存储介质，其中，包括：获取智能体采集的图像信息和位姿信息；并构建拓扑地图，将拓扑地图合并至同一坐标系中，得到所有智能体的全局拓扑图，并从中提取全连通图；融合得到智能体图和新全局目标点图，并将其输入至预设层次化网络中，输出关系矩阵；根据关系矩阵预测动作概率分布，并分配每个智能体的全局目标点，基于全局目标点规划每个智能体的实际探索路径，控制其沿着实际探索路径执行探索动作。由此，解决了相关技术中无法允许多个智能体以很高的效率协同探索未知的环境，导致的实时计算效率差、应用不广泛、智能体之间通讯量较大影响使用等问题。
主权项：1.一种多智能体的环境探索方法，其特征在于，包括以下步骤：获取任一智能体采集的图像信息和位姿信息；根据所述图像信息和所述位姿信息构建所述任一智能体的拓扑地图，将所有智能体的拓扑地图合并至同一预设坐标系中，得到所述所有智能体的全局拓扑图，并从所述全局拓扑图中提取所述所有智能体的每个智能体的多个全连通图；融合所述每个智能体的多个全连通图，得到所述每个智能体的智能体图和新全局目标点图，并将所述智能体图和所述新全局目标点图输入至预设层次化网络中，输出所述智能体图和所述新全局目标点图之间的关系矩阵；根据所述关系矩阵预测所述每个智能体的动作概率分布，利用所述动作概率分布分配所述每个智能体的全局目标点，并基于所述全局目标点规划所述每个智能体的实际探索路径，控制所述每个智能体沿着所述实际探索路径执行预设环境探索动作。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 多智能体的环境探索方法、装置、电子设备及存储介质
免责声明
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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