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龙图腾网恭喜电子科技大学申请的专利基于路网拓扑融合边点的多机器人任务分配图分割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：CN119831296B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202510302195.3，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于路网拓扑融合边点的多机器人任务分配图分割方法是由况逸群;樊逸宸;彭知南;程洪设计研发完成，并于2025-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于路网拓扑融合边点的多机器人任务分配图分割方法在说明书摘要公布了：本发明属于多机器人系统技术协同任务分配领域，具体为基于路网拓扑融合边点的多机器人任务分配图分割方法，包括基于边点信息构造路网拓扑图中的最小可分块并存入数据列表；由机器人数量和初始阈值因子生成均衡代价的上下阈值；按数据列表传入最小可分块并计算传入块所对应的路径代价，与阈值均衡代价比较判断是否结束该阶段任务分配或传入下一最小可分块，按设定规则选取下一最小可分块再计算对比，直到当前任务分配结束，以此循环往复；根据机器人数量将全局路网拓扑图划分为对应数量任务组，划分完毕后缩小设定均值代价阈值，通过迭代优化得到最终分割结果。本发明在提升多机器人在复杂城市环境路网遍历搜索的效率同时减小盲目性与冗余。

本发明授权基于路网拓扑融合边点的多机器人任务分配图分割方法在权利要求书中公布了：1.基于路网拓扑融合边点的多机器人任务分配图分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、获取多机器人系统中机器人数量和任务区域路网拓扑信息，基于任务区域路网拓扑信息提取全局路网拓扑图，并计算全局路网拓扑图总代价；其实现方法包括： 从任务区域路网拓扑信息中提取出全局路网拓扑图，所述全局路网拓扑图由顶点的有穷非空集合VG和顶点之间边的集合EG组成，表示为：G＝V，E，其中，G表示全局路网拓扑图，V是图G中顶点的集合，E是图G中边的集合； 在全局路网拓扑图中，将每一顶点定义为PNp,X，Y，其中Np为该顶点的编号，X，Y为该顶点的坐标；对每一条边定义为ENe，C，其中Ne为该条边的编号，C为该条边对应的代价； 对于输入的全局路网拓扑图，其总代价计算如下： 上式中，Sum_Cost为全局路网拓扑图总代价，En为图中所有边，ci为每条边对应代价； 遍历所有机器人，获取其数量k；将所述全局路网拓扑图划分为对应的任务组； 步骤2、对全局路网拓扑图进行处理构建出最小可分块，并为每个最小可分块编号，同时创建最小可分块数据列表；具体实现方法包括步骤： 定义最小可分块，块由点和边连接包围，最小可分块定义为该块内无可再分块，即该块中每个顶点的度为2； 对于每一最小可分块，具体定义为B＝N，Pn，En，其中，N为该最小可分块的编号，Pn为包围该块的点集合，En为包围该块的边集合； 若在全局路网拓扑图中存在度为1的点，即连接该点的边为单调边无法组成块，则添一条该边的重复边，构造成一个一组对边为0的矩形块，如此，将全局路网拓扑完全划分为由最小可分块组成的集合； 对最小可分块进行编号，将其构建并存入最小可分块数据列表中，最小可分块数据列表为T＝{t1，t2，...，tm}，其中t表示数据列表中的最小可分块，m表示数据列表中第m个最小可分块； 步骤3、根据机器人数量及全局路网拓扑图总代价，计算每一辆机器人的理想均衡代价，并设定初始代价阈值因子，根据设定的初始代价阈值因子按如下公式计算均衡代价的上下阈值； Average_Cost＝Sum_Costk； Average_Up＝Average_Cost+α*Average_Cost； Average_Down＝Average_Cost-α*Average_Cost； 其中，Average_Cost为理想均衡代价，k为机器人数量信息，Average_Up为均衡代价上阈值，Average_Down为均衡代价下阈值，α为初始代价阈值因子； 步骤4、从步骤2创建的数据列表中选取最小编号对应的最小可分块作为输入； 步骤5、计算输入此最小可分块后，该任务组中包围输入的最小可分块中所有路径的代价总和； 步骤6、对步骤5所得代价总和与理想均衡代价作差： 若差值的绝对值小于下阈值，则以块中心距离最近为规则查找下一输入的最小可分块作为输入，并返回步骤5，直到输入的最小可分块对应的路径代价之和大于下阈值小于上阈值，则完成该次任务图分配； 若差值的绝对值大于下阈值，小于上阈值，则从数据列表中移除已分配最小可分块，以此刻数据列表中最小编号的最小可分块作为输入，并返回步骤5，生成下一任务的图分割区域，直到将输入的全局路网拓扑图按机器人数量划分完毕； 步骤7、缩小设定的均值代价阈，重复步骤3～步骤6迭代优化分配结果，直到每一机器人任务均衡指标达到最优，即可得到最佳图分割多机器人任务分配结果。

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