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龙图腾网恭喜同济大学申请的专利一种复杂区域下农业多机器人全覆盖路径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：CN119200618B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202411676071.3，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种复杂区域下农业多机器人全覆盖路径规划方法是由刘昌杰;张昊博;黄岩军设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种复杂区域下农业多机器人全覆盖路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种复杂区域下农业多机器人全覆盖路径规划方法，包括通过改进的Maklink线分解法将指定农业种植区域分解为若干个凸子区域；通过夹逼法确定若干个凸子区域中各凸子区域的最小宽度方向；基于最小宽度方向，采用往复式覆盖模式规划各凸子区域内部的种植路径；采用Dijkstra方法规划若干个凸子区域中任意两个凸子区域之间的连接路径；基于各凸子区域内部的种植路径和任意两个凸子区域之间的连接路径，构建以所有机器人的总连接路径最短、所有机器人的工作量分配均衡为目标函数的全覆盖路径规划模型；通过改进NSGA‑Ⅱ算法求解全覆盖路径规划模型，得到多机器人全覆盖路径结果。本发明合理划分了子区域，平衡了多个优化目标且提升了作业效率。

本发明授权一种复杂区域下农业多机器人全覆盖路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种复杂区域下农业多机器人全覆盖路径规划方法，其特征在于，包括：通过改进的Maklink线分解法将指定农业种植区域分解为若干个凸子区域；通过夹逼法确定所述若干个凸子区域中各凸子区域的最小宽度方向；基于所述最小宽度方向，采用往复式覆盖模式规划所述各凸子区域内部的种植路径；采用Dijkstra方法规划所述若干个凸子区域中任意两个凸子区域之间的连接路径；基于所述各凸子区域内部的种植路径和所述任意两个凸子区域之间的连接路径，构建以所有机器人的总连接路径最短、所有机器人的工作量分配均衡为目标函数的全覆盖路径规划模型，所述全覆盖路径规划模型以所有机器人的总连接路径最短为目标函数f1，公式如下： 其中，tt＝1，2，…，NT为所述指定农业种植区域中待种植的子区域任务序号，子区域总数为NT，Tt∈T为所有待种植子区域的集合，rr＝1，2，…，NR为种植机器人序号，机器人总数为NR，Rr∈R为所有种植机器人的集合；mm＝0，1，2，3为子区域的覆盖方式，共四种，tm为子区域t以第m种覆盖方式路径规划，A0为机器人完成一次任务的起点，即仓库，为机器人r以第m种覆盖方式种植子区域t，子区域，是机器人r种植的第n个区域，为机器人r种植完成第n个区域到开始种植第n+1个区域之间的连接路径长度，Tr为分配给机器人r的所有待种植子区域的集合，集合元素个数为ntn＝1，2，…，nt；所述全覆盖路径规划模型以所有机器人的工作量分配均衡为目标函数f2，公式如下： 其中，ArTr为机器人r的所有种植子区域的面积和，为所有机器人的种植面积均值；所述全覆盖路径规划模型的约束条件为：子区域全部分配：子区域无重复分配：通过改进NSGA-Ⅱ算法求解所述全覆盖路径规划模型，得到多机器人全覆盖路径结果，包括：步骤1、计算距离权重矩阵，即通过Dijkstra算法计算所述若干个凸子区域中各凸子区域间的距离权重矩阵；步骤2、初始化种群，即基于所述各凸子区域内部的种植路径和所述任意两个凸子区域之间的连接路径随机生成多组路径方案，将所述多组路径方案将作为算法的起点，代表多机器人在目标区域内的不同覆盖路径，其中，通过染色体编码将所述多组路径方案表示为适合算法处理的数据结构；步骤3、根据改进后的目标函数对种群进行非支配排序和拥挤度计算；步骤4、通过选择操作、优质基因片段交叉操作和变异操作生成下一代种群，其中，通过染色体解码参与生成下一代种群；步骤5、将初始化种群和生成的下一代种群合并，形成合并后的种群；步骤6、根据改进后的目标函数对合并后的种群进行非支配排序和拥挤度计算，生成新种群；步骤7、重复步骤3-7，直到改进NSGA-Ⅱ算法达到预设的迭代次数，输出所述改进NSGA-Ⅱ算法的最优解，即得到多机器人全覆盖路径结果。

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