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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于分层蒙特卡洛树搜索的工业机器人路径规划与执行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：CN119369408B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411754450.X，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于分层蒙特卡洛树搜索的工业机器人路径规划与执行方法是由王万元;吴巍炜;车倩设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于分层蒙特卡洛树搜索的工业机器人路径规划与执行方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于分层蒙特卡洛树搜索的工业机器人路径规划与执行方法。通过将全局性的复杂线性时序逻辑任务转化为有限状态自动机，实现了对任务的简化和清晰表示，使工业机器人能够更容易地理解和执行。在此基础上，进一步构建了有限状态自动机和多智能体马尔科夫决策过程的交叉乘积模型，以更有效地处理多个工业机器人之间的协同问题。进一步地，为了压缩历史状态空间，提出包含任务选择和任务分配的分层蒙特卡洛树搜索MCTS算法，该算法包含任务选择和任务分配两个层次，能够显著降低算法复杂度并提高搜索效率。综上所述，本发明为工业机器人提供了一种高效、准确且灵活的在线路径规划与执行解决方案，特别适用于各种具有时序逻辑特性的长程任务。

本发明授权一种基于分层蒙特卡洛树搜索的工业机器人路径规划与执行方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分层蒙特卡洛树搜索的工业机器人路径规划与执行方法，其特征在于，包括以下步骤： 1构建交叉积模型：给定表征机器人环境特征的多智能体马尔科夫决策过程模型和线性时序逻辑任务对应的自动机，构建交叉积模型， 2决策节点选择：通过在树节点中选择适当的分支，形成从根节点到叶节点的路径，节点分为自动机子交叉积状态节点和任务分配节点， 3树结构扩展：当选择过程中遇到未被访问的子交叉积自动机状态节点或任务分配节点时，算法会通过向树中新增叶节点来拓展搜索树， 4策略模拟与评估：随机选择交叉积状态节点和任务分配节点，并执行模拟策略， 5回溯与价值更新：在初始化新增节点的值之后，通过将值从叶子节点反向传播到根节点来更新树中所有节点的值，确保了每个节点的值都能够反映全局任务的优化结果； 6任务执行同步阶段：通过协调工业机器人之间的动作，使得部分机器人在合适的时间等待，以确保所有机器人能够在同一时刻完成各自的任务； 其中，所述步骤1实现过程如下： 构建交叉积模型，给定多智能体马尔科夫决策过程模型其中表示MDP模型，φ表示基于原子命题集的LTL公式，表示标记函数，给定线性时序逻辑任务对应的自动机其中：Q表示DFA的有限状态集，表示命题集的幂集即标记函数的范围，表示转移函数，q0表示初始状态，F表示终态，定义交叉积cMMDPφ为和分别表示联合状态和联合动作，其中： ● ● ● ● ●s0φ＝s0,q0。

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