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龙图腾网恭喜清华大学申请的专利一种融合图神经网络与DH-Bug算法的多智能体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：CN115097732B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202210788078.9，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种融合图神经网络与DH-Bug算法的多智能体是由芦维宁;梁斌;戴汉奇;李祥隆;陈章设计研发完成，并于2022-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合图神经网络与DH-Bug算法的多智能体在说明书摘要公布了：本申请涉及多智能体协同规划技术领域，特别涉及一种融合图神经网络与DH‑Bug算法的多智能体，其中，方法包括：获取目标智能体的第一感知图像和目标智能体周围的至少一个其他智能体的第二感知图像；融合第一感知图像和至少一个其他智能体的第二感知图像，得到融合后的融合图像；将融合图像输入预设多层感知器，输出目标智能体下一步运动的预测方向，并根据目标智能体的当前位置、目标点位置和预测方向生成规划路径，并控制目标智能体沿着规划路径执行目标动作。由此，解决了如何在考虑了物理约束的真实应用场景中，信息部分可知情况下实现多智能体协同路径规划等问题。

本发明授权一种融合图神经网络与DH-Bug算法的多智能体在权利要求书中公布了：1.一种多智能体的协同路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：获取目标智能体的第一感知图像和所述目标智能体周围的至少一个其他智能体的第二感知图像；融合所述第一感知图像和所述至少一个其他智能体的第二感知图像，得到融合后的融合图像；将所述融合图像输入预设多层感知器，输出所述目标智能体下一步运动的预测方向；检测所述预测方向对应区域是否可通行；如果所述预测方向对应区域可通行，则根据所述目标智能体的当前位置、目标点位置和所述预测方向生成规划路径，并控制所述目标智能体沿着所述规划路径执行目标动作；如果所述预测方向对应区域不可通行，则识别所述第一感知图像得到所述目标智能体周围的感知信息，并利用预设算法计算所述目标智能体下一步运动的实际方向，并根据所述目标智能体的当前位置、目标点位置和所述实际方向生成规划路径，并控制所述目标智能体沿着所述规划路径执行目标动作；其中，基于数据驱动模块和知识驱动模块融合构成的模型框架进行规划，由数据驱动模块映射出基于扇面分布的区域方向预测，再通过知识驱动模块的规则决策计算出智能体具体的运动方向，各智能体的最终路径由一系列顺序动作表示，所述数据驱动模块为预设神经网络CNN、TOKF-GraphSAGE和预设多层感知器MLP组成的复合神经网络，所述知识驱动模块为DH-Bug算法规则决策，在执行多智能体协同路径规划过程中，智能体处于朝向目标运动状态时，将基于TOKF-GraphSAGE的方法和DH-Bug算法相结合，通过给DH-Bug算法提供一个优化的预测方向，配合DH-Bug算法为智能体向目标点导航；当智能体处于其他状态时，仍然使用DH-Bug算法。

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