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龙图腾网恭喜广州中国科学院先进技术研究所申请的专利一种多机器人轨迹规划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：CN113326872B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202110547794.3，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种多机器人轨迹规划方法是由张弓;侯至丞;杨文林;吕浩亮;吴月玉;徐征;梁济民;张治彪设计研发完成，并于2021-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多机器人轨迹规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多机器人轨迹规划方法，包括如下步骤：深度Q学习利用多机器人周围环境的状态分析出当前轨迹向量，设计深度Q学习的奖励网络，将当前轨迹向量和期望轨迹向量均作为奖励网络的输入，输出为奖励信息，用来对卷积神经网络CNN的参数进行训练；将当前轨迹向量作为卷积神经网络CNN的输入，基于所述奖励信息而训练好的卷积神经网络CNN采用卷积神经网络CNN算法输出相应的动作信息给环境信息；再采用基于资源的多机器人任务分配算法，将工件的所有动作合理地分配给多台机器人，达到多台机器人能够相互协作且无干涉，实现多机器人的空间三维复杂轨迹规划，从而实现机器人协同执行复杂任务的高效性。

本发明授权一种多机器人轨迹规划方法在权利要求书中公布了：1.一种多机器人轨迹规划方法，其特征在于，包括如下步骤：深度Q学习利用多机器人周围环境的状态分析出当前轨迹向量，设计深度Q学习的奖励网络，将当前轨迹向量和期望轨迹向量均作为奖励网络的输入，输出为奖励信息，用来对卷积神经网络CNN的参数进行训练；当前轨迹向量将力求与期望轨迹向量一致；卷积神经网络CNN算法利用多机器人周围环境的状态分析出当前轨迹向量，将当前轨迹向量作为卷积神经网络CNN的输入，基于所述奖励信息而训练好的卷积神经网络CNN采用卷积神经网络CNN算法输出相应的动作信息给环境信息；再采用基于资源的多机器人任务分配算法，将工件的所有动作合理地分配给多台机器人，达到多台机器人能够相互协作且无干涉，从而实现多机器人的空间三维复杂轨迹规划。

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