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龙图腾网获悉清华大学申请的专利多智能体的环境探索方法、装置、系统、智能体及介质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：CN115357025B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202211080551.4，技术领域涉及：G05D1/695；该发明授权多智能体的环境探索方法、装置、系统、智能体及介质是由于超;吴翼;汪玉;阳欣怡;高嘉煊设计研发完成，并于2022-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本多智能体的环境探索方法、装置、系统、智能体及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及机器学习技术领域，特别涉及一种多智能体的环境探索方法、装置、系统、智能体及介质，其中，方法包括：获取目标区域的环境探索任务和地图信息；从地图信息中提取局部特征图，并接收其他智能体的局部特征图，从而确定未探索区域、以及智能体与其他智能体之间的位置关系，并利用未探索区域和位置关系规划下一步的探索动作；控制智能体执行探索动作，并采集执行环境探索任务时的探索数据，其中，探索数据用于生成目标区域的环境探索结果，且不同智能体之间异步执行探索动作。由此，解决了相关技术中采用同步算法框架，所有智能体同时进行动作，且所有动作将在每个时间步立即执行，效率低，无法解决现实世界中的多智能体探索任务等问题。

本发明授权多智能体的环境探索方法、装置、系统、智能体及介质在权利要求书中公布了：1.一种多智能体的环境探索方法，其特征在于，所述方法应用于智能体，其中，所述方法包括以下步骤： 获取目标区域的环境探索任务和地图信息； 从所述地图信息中提取局部特征图，并接收其他智能体的局部特征图，根据所述智能体的局部特征图和所述其他智能体的局部特征图确定未探索区域、以及所述智能体与其他智能体之间的位置关系，并利用所述未探索区域和所述位置关系规划下一步的探索动作； 控制所述智能体执行所述探索动作，并采集执行环境探索任务时的探索数据，其中，所述探索数据用于生成所述目标区域的环境探索结果，利用异步协调资源管理器实现不同智能体之间异步执行探索动作，其中，异步协调资源管理器包括基于多塔卷积神经网络的策略、异步多智能体近端策略优化MAPPO和动作延迟随机化机制，其中，每个智能体的策略表示为所述基于多塔卷积神经网络的策略；异步MAPPO基于策略的多智能体强化学习算法进行异步扩展得到，用于多智能体强化学习训练，在所述异步多智能体近端策略优化MAPPO中；所述动作延迟随机化机制用于模拟真实世界中零样本泛化； 在采集执行环境探索任务时的探索数据之后，还包括：将所述探索数据存储于所述智能体的内部缓存中，并每隔预设时长将所述内部缓存中的缓存数据推送至预设集中式数据缓冲区，直到完成所述环境探索任务； 所述提取所述地图信息的局部特征图，包括：利用所述智能体的本地特征提取器提取所述地图信息的局部特征图，其中，所述本地特征提取器由权重共享的三层卷积神经网络组成。

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