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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利基于MAPPO算法的多AGV路径规划模型训练方法、路径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：CN117707063B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202311645860.6，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权基于MAPPO算法的多AGV路径规划模型训练方法、路径规划方法是由詹燕;宋新禹;汤洪涛;鲁建厦;陈洁雅;刘赛淼设计研发完成，并于2023-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于MAPPO算法的多AGV路径规划模型训练方法、路径规划方法在说明书摘要公布了：本说明书涉及智能物流技术领域，涉及基于MAPPO算法的多AGV路径规划模型训练方法、路径规划方法。该模型训练方法包括：使用结合循环神经网络和策略梯度算法的MAPPO算法，对多AGV动作策略进行参数化，并对参数进行优化，使AGV选择奖励更大动作的概率变大，得到奖励较多的多AGV动作路径。该路径规划方法包括：对单个AGV进行全局路径规划，然后基于全局路径规划，使用多AGV路径规划模型对多个AGV动作过程中的路径冲突进行消解，得到多个AGV动作的最佳路径。本说明书的基于MAPPO算法的多AGV路径规划模型训练方法和路径规划方法，能够高效准确地完成多AGV工作情况下的路径规划，能在复杂环境下保证AGV的实时避障，提高货物运输效率，降低成本。

本发明授权基于MAPPO算法的多AGV路径规划模型训练方法、路径规划方法在权利要求书中公布了：1.基于MAPPO算法的多AGV路径规划模型训练方法，其特征在于，包括：获取参数初始化的策略网络和值网络；获取AGV运输任务、AGV的全局路径规划、AGV的状态空间和动作空间；AGV的状态空间包括AGV位置、AGV朝向、AGV负载情况、AGV所在路径终点、AGV观测空间的静态障碍及动态障碍；AGV的动作空间为AGV运动时的动作类型； 将AGV的全局路径规划、AGV的状态空间和动作空间输入策略网络，输出AGV当前状态下的动作概率，AGV基于动作概率选择动作，基于该动作计算AGV的奖励函数值并储存； 基于AGV状态空间和AGV的奖励函数值，计算AGV当前状态所对应动作的优势函数值，基于优势函数值衡量每个动作相对于平均水平的好坏，当动作优于平均动作时，增大选择该动作的概率； 计算策略网络和值网络的损失函数值，更新策略网络和值网络的参数； 重复以上选择AGV动作、计算奖励函数值、计算优势函数值、更新策略网络和值网络的过程，直到AGV完成所有任务或达到最大步数，更新完成的策略网络和值网络即为训练后的多AGV路径规划模型； 所述计算策略网络和值网络的损失函数值，更新策略网络和值网络的参数，包括： 计算AGV的策略网络损失函数值，策略网络损失函数值为策略损失与策略熵损失之和； 基于策略网络损失函数值使用梯度上升方法对策略网络参数进行更新； 计算AGV的值网络损失函数值，公式如下： 其中，Lφ表示值网络的损失函数值，φ表示值网络参数，B表示批量大小，n表示训练批次大小，Vφsi表示值网络对第i个批量的状态Si的值函数估计，Vφoldsi表示值网络对第i个批量的状态Si的历史值函数估计，表示第i个批量的状态的k次方，Ri表示第i个批量的实际奖励，ε表示超参数； 基于值网络损失函数值使用梯度下降方法对值网络参数进行更新。

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