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龙图腾网恭喜哈尔滨工业大学申请的专利一种基于人工势场算法的多智能体集群避障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：CN115480587B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202211067402.4，技术领域涉及：G05D1/695；该发明授权一种基于人工势场算法的多智能体集群避障方法是由班晓军;高大伟;卢鸿谦;尹航设计研发完成，并于2022-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工势场算法的多智能体集群避障方法在说明书摘要公布了：一种基于人工势场算法的多智能体集群避障方法，属于智能体的路径规划技术领域。提出一种单纯施加法向控制力的三维人工势场算法，来实现多智能体集群避障任务，使得智能体集群能够在行进过程中躲避障碍物，成功到达目标点。S1.明确初始信息，包括地图信息和智能体初始信息；S2.设计人工势场函数；S3.利用坐标转换，设计单纯施加法向控制力的人工势场算法；S4.增加一个速度负反馈。本发明的虚拟中心引力势场和智能体斥力势场的方法实现了多智能体集群的距离约束控制；单纯施加法向控制力的人工势场算法实现了缺少速度切向方向控制力的智能体的避障问题的解决；控制力中增加附加系数的方法解决了特殊情况下人工势场算法失效的问题。

本发明授权一种基于人工势场算法的多智能体集群避障方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工势场算法的多智能体集群避障方法，其特征在于：包括以下步骤：S1.明确初始信息，包括地图信息和智能体初始信息；S2.设计人工势场函数；S3.利用坐标转换，设计单纯施加法向控制力的人工势场算法；S4.增加一个速度负反馈；S5.进行仿真试验；所述S1的初始信息具体包括：目标点坐标qg，障碍物个数及其坐标qr，智能体个数及其起始坐标q，各智能体初速度V0；所述S2.设计人工势场函数，根据人工势场算法原理，设计各部分势场函数U，并根据势场函数的负梯度，即得到各部分对应的势场力F，具体包括以下步骤：S21.目标点引力势场函数Uatt、目标点引力Fatt：Uatt＝katt×q-qg22； 其中，Uatt为目标点的引力场，katt为引力系数，q为当前智能体的位置，qg为目标点位置；S22.障碍物斥力势场函数Urep、障碍物斥力Frep： 其中，krep为斥力系数，qr为障碍物位置，dr为障碍物的斥力影响距离；S23.虚拟中心引力势场函数Uattmid、虚拟中心引力Fattmid：Uattmid＝katt×q-qmid22； 其中，Uattmid为虚拟中心的引力场，katt为引力系数，q为当前智能体的位置，qmid为虚拟中心的位置；虚拟中心取为所有智能体的中心点： S24.智能体斥力势场函数Urepi、智能体斥力Frepi： 其中，Urepi为智能体斥力势场，qi为施加斥力的智能体的位置，d0为智能体的影响距离；所述S2还包括S25.优先距离约束任务的改进：当多智能体运动过程中存在智能体与虚拟中心的距离大于某一值时，需要减小目标点对智能体的引力，使智能体优先满足距离约束,即智能体受到目标点的引力为： 其中d为设定的优先进行距离约束的距离；所述S3具体为，利用坐标转换，将依照S2人工势场算法所得到的控制力转换为单纯施加法向控制力的人工势场算法；其转换方式为： 其中，为控制力在地面坐标系的坐标表示，为控制力在弹道坐标系上的坐标表示，为更新后的单纯施加法向控制力方法的控制力；同时，为避免特殊情况下人工势场算法失效的问题，加入一个附加系数k到控制力中，最终更新后的控制力为： 所述S4具体为：为增加智能体运行稳定性，为控制力部分增加一个速度负反馈，最终智能体运动过程中所受合力为：F＝Fatt+Frep+Fattmid+Frepi-kv*V；其中，V为智能体速度，kv为速度反馈系数。

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