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龙图腾网获悉大连海事大学申请的专利一种基于CBCA算法的机器人集群动态联盟围捕任务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：CN116872204B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202310882153.2，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于CBCA算法的机器人集群动态联盟围捕任务规划方法是由刘中常;孙傲;刘田禾;岳伟设计研发完成，并于2023-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CBCA算法的机器人集群动态联盟围捕任务规划方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于一致性联盟算法CBCA的机器人集群动态联盟围捕任务规划方法，属于多机器人协同任务规划技术领域，本发明采用CBCA算法对机器人集群进行任务规划，实现多移动机器人对多个动态目标的围捕任务分配；围捕任务规划分为任务预分配和围捕过程重规划两个阶段，在预分配阶段机器人根据有限的感知范围和通信范围组建临时小组，构建各自的任务包，并通过一致性原则来消解冲突从而构建围捕联盟；设置机器人忠诚度，以保证围捕任务重规划算法的收敛性，实现了机器人集群对多个动态的目标的有序高效围捕，提升了机器人的平均执行效率和平均效能。

本发明授权一种基于CBCA算法的机器人集群动态联盟围捕任务规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于CBCA算法的机器人集群动态联盟围捕任务规划方法，其特征在于，包括： S1、设定围捕机器人和任务目标； S2、对围捕机器人设定约束条件； S3、构建机器人运动学模型； S4、采用人工势场法对机器人的运动进行导航，引力与斥力的合力引导机器人从起点运动到终点的同时避开运动轨迹中的其它机器人； S5、构建目标函数； S6、设定CBCA算法参数； S7、基于机器人的局部探测信息和有限的通信范围来构建任务包，形成联盟来进行协同围捕任务规划； S8、基于局部信息交互的冲突消解，具体包括： S81、在冲突消解阶段，若机器人与其相邻机器人的视角下的中标者标识相同而时间戳不同，则更新各自的中标者矩阵，从而与邻居达成共识，确认出最后的中标者； S82、若机器人与相邻机器人视角下的中标者标识不同，则判断发生冲突的机器人所投标任务的中标者数量是否已经达到上限，若未达到，则认为所有的中标者的身份有效； S83、若发生冲突的中标者数量已经超过任务所需数量的上限，则每个机器人将其视角下其他效能最小的中标者剔除并更新自己的中标者矩阵；如果机器人自己为效能最小的中标者，则其丢失中标者身份，需重置此任务在其任务包序列中的位置，重新返回任务包构建阶段； S84、每一个小组基于当前已知的任务信息利用上述三个步骤得出一个组内的预分配结果，形成多个联盟，表示为,； S9、任务重规划，具体包括： S91、建立机器人忠诚度函数模型如下： （22） 其中,表示机器人所具有的各项资源占联盟总资源的百分比，反映了机器人对于联盟的重要性；是机器人在执行当前任务已经消耗的里程，为机器人已经行驶的时间，为路程代价系数；是机器人选择更换其他任务目标的违约成本，是机器人所要执行的任务集合的收益，本项表示如果机器人选择违约，那么需要由其来承担其未执行的所有任务的收益损失； S92、假设一个机器人若要更改当前任务的执行顺序，需要满足下式： （23） 即，只有当新的任务可为机器人带来足够多的效能时才能进行任务路径的更换，从而避免频繁的任务切换，保证算法的收敛性；其中，为机器人沿路径的效能； S93、基于所述忠诚度函数模型，任务重规划具体分为以下情况： 情况1：若某个联盟发现了新的可围捕目标，且没有其它联盟正在围捕此目标，则根据联盟当前所处的围捕状态决定是否进行重规划：若对当前的目标已经实施了围困，则继续保持原有的任务路径；否则，判断新目标的价值是否大于当前目标的价值，从而选择价值更大的目标进行围捕； 情况2：若原先没有通信连接的联盟在各自的围捕过程中进入了彼此的通信范围，此时也分两种情况进行讨论： 如果某个联盟已经围困住当前的任务目标，则不参与任务重规划； 如果各联盟都没有围困住目标，则其合并为一个新的联盟，重新建立任务包，并进行一致性冲突消解，得到新的任务路径和中标收益，根据公式23判断是否按照新的任务路径执行围捕任务。

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