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龙图腾网获悉江苏金陵智造研究院有限公司申请的专利基于懒约束添加的多智能体路径规划算法的AGV网络路径规划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：CN119717805B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411836627.0，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权基于懒约束添加的多智能体路径规划算法的AGV网络路径规划方法与系统是由耿宏飞;王守灿;顾亚飞;钱煦;陈雷;张佳奇;孙颖;张祥;李琴;钟慧设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于懒约束添加的多智能体路径规划算法的AGV网络路径规划方法与系统在说明书摘要公布了：本申请提供基于懒约束添加的多智能体路径规划算法的AGV网络路径规划方法与系统，方法包括接收输入数据、初始路径生成、非确定性节点提取、动态路径优化、蒙特卡洛路径生成、替代路径动态引入、路径输出。通过对现有基于懒约束添加的多智能体路径规划算法的优化，该方法不仅能够在复杂环境中有效规划出无碰撞的多AGV路径，还能够动态调整和优化路径，确保在实时运行中取得近最优的解决方案。通过动态引入替代路径，提高了路径优化的灵活性和响应速度；利用空间分散优化技术，预先计算出更均匀分布的路径，减少了AGV之间的冲突和拥堵；结合蒙特卡洛配置生成方法，多次生成并筛选最佳路径，确保在有限的时间内找到最优解。

本发明授权基于懒约束添加的多智能体路径规划算法的AGV网络路径规划方法与系统在权利要求书中公布了：1.基于懒约束添加的多智能体路径规划算法的AGV网络路径规划方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1，接收输入数据：接收多个自动导引车AGV的起始位置和目标位置，并转化为路径规划问题的图形模型，图形模型包括多个顶点和边； 步骤2，初始路径生成：基于懒约束添加的多智能体路径规划算法，通过计算各AGV的最短路径生成初始解决方案，其中路径的代价基于从起始位置到目标位置的累积转换成本,累积转换成本是在整个路径规划中，所有智能体未达到目标状态时的移动次数之和； 步骤3，非确定性节点提取：在优化阶段不是每次都选择最短路径或者固定的最佳节点，而是引入了随机性，随机选择多个可行节点进行尝试； 步骤4，动态路径优化：对初始路径进行动态优化，利用空间分散路径优化方法，通过预先计算一些空间分散路径来引导每个代理的路径选择；预先计算的路径尽可能地在空间和时间上均匀分散分布，动态调整路径以满足最小化与其他路径冲突的目标，引入超参数m增加搜索空间，绕开拥堵区域； 步骤5，蒙特卡洛路径生成：利用蒙特卡洛方法生成多个候选路径，并根据代价函数fQ＝gQ+hQ选取最优路径，代价函数为到目前点的代价gQ与到目标的估计代价hQ之和； 步骤6，替代路径动态引入：在路径规划过程中，结合当前的解决方案，在已经找到的解决方案基础上选取一部分有可能产生冲突的AGV如交叉口或狭窄路径处重新规划或利用局部搜索或者其他路径规划算法进行重新规划，找到避免冲突的替代路径； 步骤7，路径输出：将最终的无碰撞路径集输出至AGV控制系统，确保每个AGV能够按照规划路径行驶到目标位置。

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