本发明公开了一种基于基可达图的多智能体最优任务分配与规划方法、装置及系统，该方法主要包括：首先，将多智能体工作环境建模为栅格地图，并进一步建模为Petri网模型；然后根据任务要求对Petri网模型进行约简，并根据任务要求在约简后Petri网上添加控制库所；再根据添加控制库所后Petri网模型构建基可达图；在该基可达图中搜索满足任务要求的最小成本终点状态对Petri网模型进一步约简；最后根据终点状态进行路径回溯，获取多智能体在工作环境中满足任务要求且具有最小成本的任务分配方式与移动轨迹。本发明能够获取多智能体在复杂任务下的任务分配方案与最优轨迹，较大程度降低了最优解搜索成本，提升了大地图下复杂任务任务分配与规划效率。
📄 2023116056171
📂 G01C21_34
👤 陕西科技大学
📅 2023-11-28
本公开的实施例公开了路径规划方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取道路图像和当前车辆位置坐标；对上述道路图像进行障碍物检测，以生成障碍物距离信息，其中，上述障碍物距离信息包括检测障碍物距离值和障碍物位置坐标；确定上述当前车辆位置坐标和上述障碍物距离信息包括的障碍物位置坐标在预设的地图坐标系中的距离值，得到地图坐标系距离值；响应于确定上述障碍物位置坐标处于当前车辆所在车道、以及上述地图坐标系距离值和上述障碍物距离信息包括检测障碍物距离值满足第一预设距离条件，以当前车辆位置坐标为起始坐标进行路径规划，得到规划路径。该实施方式可以高生成的规划路径的准确度。
📄 2023104372248
📂 G01C21_34
👤 禾多科技(广州)有限公司
📅 2023-04-23
本申请公开了一种行驶路径的确定方法及装置、存储介质及电子装置。该行驶路径的确定方法包括：在自动驾驶车辆接收到召唤指令的情况下，确定所述自动驾驶车辆的当前位置和所述召唤指令所指示的目标位置；根据所述当前位置和所述目标位置生成所述自动驾驶车辆的第一行驶路径；在所述自动驾驶车辆基于所述第一行驶路径进行行驶的过程中，通过所述自动驾驶车辆上设置的感知传感器感知所述自动驾驶车辆的周围环境状态；根据所述周围环境状态对所述第一行驶路径进行调整，得到所述自动驾驶车辆的第二行驶路径。采用上述技术方案，解决了自动驾驶车辆路线规划时依赖地图，且规划出的路线在行进过程中无法根据周围环境状态变化调整等问题。
📄 2023103685739
📂 G01C21_34
👤 禾多科技(广州)有限公司
📅 2023-04-07
本发明公开了一种基于模糊决策的电动汽车充电桩确定方法和充电装置，其中充电桩确定方法包括如下步骤：1、获取电动汽车当前位置P到其附近的每个充电桩所需要的时间Si；获取每个充电桩正在充电的电动汽车电量充满时所需要的剩余时间Ti；2、将Si和Ti分别转化为模糊语义值，得到路程时间模糊子集Φ和充电剩余时间模型子集Ψ；3、根据模糊推理规则得到充电桩的充电可行度模糊子集Z；4、设置空集U,将模糊子集Z中值为负小的元素放入U中；如模糊子集Z中没有负小值，将Z中值为负中的元素放入U中；5、选择电动汽车当前位置P到集合U中元素所对应的充电桩中所需时间最少的充电桩为最优充电桩。采用该方法可以快速有效寻找到电动汽车当前位置附近最佳位置的充电桩。
📄 2017110574491
📂 G01C21_34
👤 博蔓医疗科技(常州)有限公司
📅 2017-11-01
本发明公开了一种针对交通不确定性拓扑网络的导航方法，智能交通路径规划技术领域，包括：定义不确定性参数，将待导航交通网络建模为不确定性拓扑网络，并转换为变分马尔可夫过程；基于变分马尔可夫过程过程，构建强化学习网络，包括基于变分策略梯度模块的策略网络和基于掩码时序差分模块的价值网络；采用离策略更新策略网络和价值网络，并结合策略‑价值网络交互，对强化学习网络进行迭代训练至收敛，输出最优路由策略；将最优路由策略部署至智能体上，并根据实时观测值输出对应的导航路径。本发明解决交通网络中同时存在“拓扑不确定性”和“旅行时间随机性”时，智能体的可靠导航问题，实现了最大化智能体的随机准时到达概率。
📄 2025116476181
📂 G01C21_34
👤 成都信息工程大学
📅 2025-11-11
本发明公开了一种结合三维建模的路径规划方法，包括：获取目标场景的GPS覆盖路网，将非GPS覆盖路网区域划分VPS自定义区域，对VPS自定义区域进行实景三维重建，得到VPS自定义区域的实景模型；定义GPS覆盖路网区域和VPS自定义区域之间的过渡区域，在过渡区域选取最优路径衔接点；通过最优路径衔接点连接GPS覆盖路网区域中的路径和VPS自定义区域的路径，通过VPS自定义区域的实景模型规划VPS自定义区域的路径，形成融合导航路径；根据融合导航路径进行导航，进行导航点偏离检测，若发生偏离则进行新起点规划，生成新的融合导航路径。
📄 2024118902085
📂 G01C21_34
👤 龙岩学院
📅 2024-12-20
本发明涉及面向多机器人路径规划的增设路径障碍方法，以前一次路径规划的路径拓宽为障碍区域O，路径规划得road，当road与O没有交点时可以通行，否则将road与O在x轴上的投影值从小到大排列并取判断区间，将road内和前一次路径的所有点的横坐标的值在区间内的点分别存储于集合B和C中，C中两端的点连接得到线段D、扩展得Oi，以集合B中的点与Oi位置判断，存在交叉则淘汰路径road。本发明将前一次规划的路径拓宽，变成由若干矩形组成的近似宽曲线为障碍物O，下一机器人路径规划时必须与O无交点。本发明可有效保护可通行区域，为后续机器人的路径规划提供了更有利的可行区域，保证了后续机器人在路径规划上的优势。
📄 2019112154978
📂 G01C21_34
👤 浙江工业大学
📅 2019-12-02
一种拼车匹配方法：步骤一：根据出发时间约束筛选司机；步骤二：根据欧式PickUp距离约束筛选司机；步骤三：利用最晚时间约束和费用约束筛选司机(欧式距离)；步骤四：利用PickUp最短路距离约束筛选司机；步骤五：利用最晚时间约束和费用约束筛选司机(最短路距离)；步骤六：执行匹配。适用于拼车系统的快速匹配。
📄 2017102276503
📂 G01C21_34
👤 浙江工业大学
📅 2017-04-10
一种基于课程深度强化学习的多机器人路径规划方法，利用课程学习的思想，设计课程学习的各个阶段，通过改变各阶段机器人数量，以及地图大小和障碍物数量，实现任务的由易到难；搭建强化学习环境，定义环境中机器人的观察空间、动作空间以及环境的奖励函数，制定机器人在环境中的运行规则；设计一种网络结构以适应环境中变化的机器人数量，运用Qatten算法训练网络模型，本发明能解决连续空间中的多机器人路径规划问题，其优势在于能够相对传统算法更快更好的实现路径规划，提高路径规划的效率。
📄 2024117371430
📂 G01C21_34
👤 浙江工业大学
📅 2024-11-29
一种基于仿射编队与轨迹优化的多机器人路径规划方法，属于多机器人路径规划和编队控制技术领域，首先使用多机器人路径规划器CL‑CBS为每个机器人规划出一个安全可行的初始路径为后面的轨迹优化问题提供初始解，然后计算出目标编队的应力矩阵得到编队路径，最后通过设计轨迹优化问题的目标函数和约束，并通过求解器进行求解来实现本发明目标。该方法通过使用轨迹优化来使得多机器人能够保持一定的编队，同时又能够安全无碰撞，以及具有动力学可行性。
📄 2024119856332
📂 G01C21_34
👤 浙江工业大学
📅 2024-12-31
本发明提供了一种基于路径时间价值的ANPR车辆导行方案生成方法，包括如下步骤：1）建立城市出行标准出行点信息；2）利用步骤1）的城市出行标准出行点信息建立城市标准出行OD点对间路径表；3）利用步骤1）和步骤2）数据，描述车辆一次出行轨迹；4）利用步骤2）、3）的数据生成导行方案，通过改变路径通行费用与通行时间，引导出行量最大路径的部分车辆选择其他路径通行。本发明便于查询、统计、分析及数据挖掘等操作；能为城市出行做分析。
📄 2019104024760
📂 G01C21_34
👤 浙江工业大学之江学院
📅 2019-05-15
一种基于行程时间预测的实时路径规划方法，根据历史数据都具有相似的原则，采用道路车辆行程时间的历史数据对BP神经网络预测模型进行训练，得到误差相对较小的预测数据，以预测数据为路径导航规划的数据，采用Dijkstra最短路径算法进行实时动态路径规划，改进了现在很多导航系统都是依据车辆在道路的行驶速度，计算出的总的行驶时间，没有考虑车辆行驶过程中的一些其他因素的缺点。本发明基于历史数据相似性，采用BP神经网络算法对车辆行程时间进行预测，能相对准确的预测车辆出行时间花费，进行路径规划。
📄 2019104959585
📂 G01C21_34
👤 浙江工业大学
📅 2019-06-10
柿子坊 · 知识产权运营
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