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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种大模型驱动的具身智能多机器人区域搜索方法与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：CN120521617B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202511021270.5，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种大模型驱动的具身智能多机器人区域搜索方法与系统是由张辉;陈波;李康;徐辉;樊叶心;江一鸣;汪渊;杨敏;王立坤;王耀南设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大模型驱动的具身智能多机器人区域搜索方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种大模型驱动的具身智能多机器人区域搜索方法与系统，构建粗细双分辨率区域搜索栅格地图，并基于粗细双分辨率区域搜索栅格地图构建了分层耦合决策信息模型，从全局宏观和微观角度为多机器人系统构建了一个层次丰富的决策信息模型，有利于帮助多机器人系统进行高效智能决策；利用大模型的强大推力能力，构建了高层次智能决策模块进行局部最优状态判定并引导机器人迅速向未搜索区域靠近，从而提升多机器人系统整体搜索效率；设计的低层次运动决策模块充分利用了高层次智能决策模块中大模型提供的引导信息，并结合和生物启发神经网络模型不依赖环境先验信息、无需训练等优势，从而高效驱动多机器人系统快速完成给定区域搜索任务。

本发明授权一种大模型驱动的具身智能多机器人区域搜索方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种大模型驱动的具身智能多机器人区域搜索方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S100：设定多机器人系统实时搜索环境信息，构建细分辨率区域搜索栅格地图和粗分辨率区域搜索栅格地图； S200：将细分辨率区域搜索栅格地图与生物启发神经网络进行融合，构建低层次活性值信息模型，得到低层次活性值信息矩阵；基于粗分辨率区域搜索栅格地图自定义耦合启发式神经网络，构建高层次活性值信息模型，得到高层次活性值信息矩阵，高层次活性值信息模型耦合于低层次活性值信息模型，得到分层耦合决策信息模型； S300：基于分层耦合决策信息模型为多机器人系统设计具身智能决策机制，包括高层次智能决策模块和低层次运动决策模块； S400：高层次智能决策模块用于根据机器人的当前的位置信息、高层次活性值信息矩阵和粗分辨率区域搜索栅格地图进行智能决策，输出每个机器人的智能引导信息，以引导机器人迅速向未搜索区域靠近； S500：低层次运动决策模块用于根据子机器人当前的位置信息、高层次活性值信息矩阵、低层次活性值信息矩阵和高层次智能决策模块的输出进行运动决策，输出子机器人的下一步运动位置； S600：设定多机器人系统区域搜索任务的终止条件，重复执行S100至S500，直至满足设定的任务终止条件，完成区域搜索。

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