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龙图腾网获悉江西财经大学申请的专利基于立体视觉信息的多智能体交互仿真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：CN121211986B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511750560.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于立体视觉信息的多智能体交互仿真方法是由吴黎辉;苏晨赫;谷梦豪;查苡璇;鲁挺松;陈强;姜文晖;方玉明设计研发完成，并于2025-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于立体视觉信息的多智能体交互仿真方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于立体视觉信息的多智能体交互仿真方法，该方法包括：为每个智能体配备虚拟双目摄像头，将视野划分为多个扇区并进行最近邻搜索，生成焦点列表后计算智能体物理速度；同时采用强化学习网络训练智能体导航策略，结合多层级奖励机制生成导航决策速度；将导航决策速度与物理速度进行自适应加权融合，根据环境条件动态调整权重比例，生成最终速度指令；最后在仿真环境中执行该指令，驱动智能体运动并输出包含轨迹和性能指标的仿真结果。本发明突破了传统人群仿真中智能体具备完美感知能力的假设，显著提升了仿真的真实感、行为合理性和在复杂场景中的鲁棒性，可广泛应用于疏散仿真、游戏开发与虚拟现实等领域。

本发明授权基于立体视觉信息的多智能体交互仿真方法在权利要求书中公布了：1.一种基于立体视觉信息的多智能体交互仿真方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 步骤1、为每个智能体配备一对虚拟摄像头，对左右摄像头图像进行处理，并利用三角测量公式计算智能体与邻近智能体之间的距离，以得到邻近智能体相对于智能体的观测空间位置，并基于所述观测空间位置计算得到邻近智能体的最终观测速度； 步骤2、将智能体视野划分为多个扇区，并将邻近智能体分配到各扇区，计算得到使得智能体与邻近智能体之间的距离最小化的邻近智能体，以生成焦点列表；将焦点列表中的邻近智能体的观测空间位置与邻近智能体的最终观测速度输入至RVO算法中，以更新得到智能体的物理速度； 步骤3、采用Actor-Critic架构与近端策略优化算法，并在网络架构中融入门控机制，以训练得到强化学习网络；利用强化学习网络训练智能体学习导航和避障行为，并结合多层级奖励机制生成智能体的导航决策速度向量； 步骤4、将所述智能体的导航决策速度向量与智能体的物理速度进行加权融合，并根据环境条件调整权重比例，以得到智能体的最终速度指令； 步骤5、在仿真环境中根据所述智能体的最终速度指令驱动智能体运动，更新位置状态并检测碰撞与目标达成情况，以生成仿真结果。

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