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龙图腾网获悉中国科学院沈阳自动化研究所申请的专利无人机辅助的大规模移动机器人智能调度方法及装置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：CN121501014B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511397878.8，技术领域涉及：G05D1/692；该发明授权无人机辅助的大规模移动机器人智能调度方法及装置是由许驰;张俊远;于海斌;曾鹏设计研发完成，并于2025-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本无人机辅助的大规模移动机器人智能调度方法及装置在说明书摘要公布了：本公开涉及大规模移动机器人调度技术领域，提供了一种无人机辅助的大规模移动机器人智能调度方法及装置，包括：构建一个包含无人机、多个移动机器人及边缘服务器的协同调度架构；在协同调度架构中，基于各移动机器人的通信时延、抖动及控制误差，构建以实时跟踪误差最小化为目标的联合优化问题；将联合优化问题建模为马尔可夫决策过程；利用智能调度算法确定马尔可夫决策过程的控制与通信联合动作；根据控制与通信联合动作实时调整协同调度架构中的移动机器人控制指令、无人机飞行路径、无人机可重构智能超表面的调度及相位配置、边缘服务器发射功率。本实施例降低了移动机器人的通信时延、抖动及轨迹跟踪误差，提升了系统调度的稳定性和可靠性。

本发明授权无人机辅助的大规模移动机器人智能调度方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种无人机辅助的大规模移动机器人智能调度方法，其特征在于，包括： 构建一个包含无人机、多个移动机器人及边缘服务器的协同调度架构；其中，所述无人机装载可重构智能超表面，通过调控所述可重构智能超表面的反射元件与波束相位，为各个所述移动机器人与所述边缘服务器之间建立动态可重构的确定性通信链路； 在所述协同调度架构中，基于各所述移动机器人的通信时延、抖动以及控制误差，构建以实时跟踪误差最小化为目标的联合优化问题；以及，将所述联合优化问题建模为马尔可夫决策过程； 利用训练好的智能调度算法求解建立的所述马尔可夫决策过程，确定关于所述协同调度架构的控制与通信联合动作； 根据所述控制与通信联合动作实时调整所述协同调度架构中的移动机器人控制指令、无人机飞行路径、无人机可重构智能超表面的调度及相位配置、边缘服务器发射功率； 其中，所述联合优化问题包括联合优化目标函数和约束条件，所述联合优化目标函数表示为： ； ； ； 所述约束条件包括： ； ； ； ； ； ； 式中，、、、、为问题的待优化变量集；表示为移动机器人的控制输入，；表示为无人机的路径规划；表示为边缘服务器的发射功率，；表示为可重构智能超表面的反射原件调度矩阵，；表示为可重构智能超表面反射元件的反射角；表示为控制目标函数的归一化函数；表示为通信目标函数的归一化函数；、分别表示为第一加权系数和第二加权系数；M表示为移动机器人的总数量；表示为第m个移动机器人在k时刻的轨迹跟踪误差；表示为第m个移动机器人在k时刻的控制输入；表示为移动机器人集合；C1、C2为移动机器人的控制约束；和分别为移动机器人控制输入的最小值和最大值；表示为第m个移动机器人的控制输入；表示为第m个移动机器人与边缘服务器之间的通信时延；表示为第m个移动机器人的调度截止时间；C3为无人机的轨迹规划约束；表示为无人机在k时刻的三维坐标；表示为无人机在k-1时刻的三维坐标；K表示为总时间步数；表示为无人机的最大飞行速度；C4、C5和C6为边缘服务器的通信约束；表示为边缘服务器对第m个移动机器人的传输功率；表示为边缘服务器的最大传输功率；表示为第i行第j列的可重构智能超表面的反射元件是否被应用于第个移动机器人的信号反射，0表示不应用，1表示应用；表示为可重构智能超表面的第个反射元件的波束相位配置，表示为可重构智能超表面的反射元件的总数量，，和均为常值正定矩阵； 其中，所述将所述联合优化问题建模为马尔可夫决策过程，包括： 基于所述联合优化问题建立马尔可夫决策过程模型；其中，所述马尔可夫决策过程模型包括状态空间、动作空间和奖励函数； 其中，所述状态空间包括各移动机器人运动状态、参考状态、上行下行链路传输包大小、传输宽带以及信噪比； 所述动作空间包括各移动机器人的控制输入、无人机的轨迹规划向量、边缘服务器的发射功率、可重构智能超表面的反射元件调度矩阵及波束相位配置矩阵； 所述奖励函数表示为考虑通信时延、抖动的归一化通信目标函数与考虑控制误差的归一化控制目标函数，分别经权重因子调节后取指数，再求平均值。

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