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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利一种分布式凸优化群体机器人的自主避障蜂拥控制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：CN116125990B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202310162979.1，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种分布式凸优化群体机器人的自主避障蜂拥控制方法是由裴惠琴;胡鑫宇;罗子龙设计研发完成，并于2023-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种分布式凸优化群体机器人的自主避障蜂拥控制方法在说明书摘要公布了：一种分布式凸优化群体机器人的自主避障蜂拥控制方法，先初始化参数，再利用分布式凸优化理论，设置机器人的成本函数和优化项。成本函数可以分为总成本函数和局部成本函数，其中总成本函数是局部成本函数的和，当且仅当时间趋近于无穷时我们可以取得成本函数的最小值。智能机器人α跟随领导者智能机器人移动，当靠近障碍物时，依据向量的“平行四边形法则”设计虚拟智能机器人β，虚拟智能机器人β产生排斥力，使智能机器人α平滑的避开障碍物。本发明通过群体智能机器人对速度的优化和对障碍物的识别，结合三个子控制协议，实现群体机器人的自适应分布式凸优化和自主避障蜂拥控制，在群体机器人节能优化的同时躲避复杂障碍物并跟随移动目标。

本发明授权一种分布式凸优化群体机器人的自主避障蜂拥控制方法在权利要求书中公布了：1.一种分布式凸优化群体机器人的自主避障蜂拥控制方法，其特征是包括如下步骤： 1初始化参数：障碍物的位置和半径，智能机器人α和障碍物之间的安全距离，智能机器人α的总数目和智能机器人α的感知半径，智能机器人α和领导者智能机器人的初始位置和速度； 2利用分布式凸优化理论，设置智能机器人α的成本函数： 并设置针对智能机器人α的速度优化项： 其中sgn是符号函数， 3根据凸优化理论求智能机器人α的最优速度p*：速度优化项实现智能机器人α的速度p达到并且保持最优速度p*； 4依据向量的平行四边形法则计算智能机器人α在当前时刻障碍物边缘上相应的虚拟智能机器人β的位置和速度； 5设计智能机器人α与其邻居智能机器人之间的人工势能函数，进而设计含有智能机器人α速度优化项的子控制协议I，以实现智能机器人α之间的分离和聚合的同时达到最优速度，使得智能机器人α运动的能耗减少； 6当智能机器人α靠近障碍物时，设计含有智能机器人α和虚拟智能机器人β之间的人工势能函数的子控制协议II，实现智能机器人α的自主避障； 7设计智能机器人α与领导者智能机器人之间的作用力函数：子控制协议III，实现对领导者智能机器人的追踪； 8结合智能机器人α的三个子控制协议与速度优化项，群体智能机器人达到并保持最优速度，追踪领导者智能机器人完成避障任务；其中， 第i个智能机器人α的控制输入量如下： 步骤3所述的求智能机器人α的最优速度p*t的方法如下： 1给定一个总和成本函数这是一个凸函数；目标是为运动方程设计控制输入项ui，使用自身的成本函数和从邻居与领导者收集到的信息，以便所有智能体达到最佳状态p*t；p*t是时变凸优化问题的最小值： 2fx是连续可微凸函数，当且仅当时fx最小；当pit＝pjt时有其中pi∈Rn；所以问题简化为对凸函数求最小值问题；当t→∞时智能体的速度pt收敛于最优速度p*t，即 3单个智能机器人的成本函数是二阶连续可微的；在pi方向上对fipi,t求偏导其中σ＞0，git是一个可微函数满足||git||＜g，Hipi,t是fipi,t在pi方向上的二阶偏微分，所以Hipi,t＝σ； 步骤4所述的智能机器人α在当前时刻障碍物边缘上相应的虚拟智能机器人β的位置和速度的确定如下： 1通过矩阵论的范数||qi-qob,h||确定第i个智能机器人α和障碍物Oh之间的安全距离，其中qi表示第i个智能机器人α的位置，qob,h表示障碍物Oh，h∈{1,2,…m}的位置； 2第i个智能机器人α和障碍物Oh之间的期望距离是ds，另有 ||qi-qob,h||＜ds+rob,h， 其中rob,h是障碍物Oh的半径； 3智能机器人α的位置和速度是已知的，通过向量的平行四边形法则可以求出虚拟智能机器人β的位置qi,k和速度pi,k， 其中和分别是第i个智能机器人α和障碍物Oh到坐标原点的位置向量，rob,h是障碍物Oh的半径，上述公式中 步骤5中包含智能机器人α与其邻居智能机器人之间的人工势能函数及速度优化项的子控制协议I设计如下： 1领导者智能机器人和智能机器人α的二阶动力学方程如下： i∈{1,2,…n}， 其中qγ，pγ，uγ分别是领导者智能机器人的位置项、速度项和控制输入项，qi，pi，ui分别是智能机器人α的位置项、速度项和控制输入项； 2第i个智能机器人α的子控制协议1的设计： 其中是第i个智能机器人α和邻居智能机器人的集合，φα是人工势能函数，和均是大于零的常数， sgn是符号函数； 步骤6中含有智能机器人α和虚拟智能机器人β之间的人工势能函数的子控制协议II的设计如下： 其中，表示第i个智能机器人α的虚拟智能机器人β的集合，φβ是作用力函数，和是均大于零的常数； 步骤7中的智能机器人α与领导者智能机器人之间的作用力函数：子控制协议III设计如下： 其中和均是大于零的常数。

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