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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利基于强化学习的多机器人协同测量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：CN120651248B 。

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：202511166443.2，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权基于强化学习的多机器人协同测量路径规划方法是由谢核;张志宏;邹佩;高谢毅;邓晶丹;贺文斌设计研发完成，并于2025-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的多机器人协同测量路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明属于路径规划技术领域，具体涉及一种基于强化学习的多机器人协同测量路径规划方法，包括：获取大型复杂构件的模型和点云数据，并进行预处理；基于经预处理的点云数据构建三维环境模型，并定义强化学习环境的状态空间、可执行的动作空间和强化学习过程的奖励函数；基于构建的三维环境模型，将测量任务分配给多个机器人，生成覆盖大型复杂构件表面的初始路径，并利用强化学习方法对初始路径进行优化，生成优化路径；实时共享多个机器人的优化路径和状态，进行未来潜在冲突预测，并基于预测结果动态协同调整多个机器人的路径和状态，生成最终路径和控制指令，以实现多机器人协同测量路径规划。

本发明授权基于强化学习的多机器人协同测量路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的多机器人协同测量路径规划方法，其特征在于，包括： 获取大型复杂构件的模型和点云数据，并进行预处理； 基于经预处理的点云数据构建三维环境模型，并定义强化学习环境的状态空间、可执行的动作空间和强化学习过程的奖励函数； 基于构建的三维环境模型，将测量任务分配给多个机器人，生成覆盖大型复杂构件表面的初始路径，并利用强化学习方法对初始路径进行优化，生成优化路径； 实时共享多个机器人的优化路径和状态，进行未来潜在冲突预测，并基于预测结果动态协同调整多个机器人的路径和状态，生成最终路径和控制指令，以实现多机器人协同测量路径规划； 所述基于构建的三维环境模型，将测量任务分配给多个机器人，生成覆盖大型复杂构件表面的初始路径，包括： 基于大型复杂构件划分的多个子区域，量化每个子区域的复杂度； 基于机器人的最大移动速度、测量精度、续航能力和视场范围，评估每个机器人的测量性能； 基于每个机器人的测量性能，采用粒子群优化算法为每个机器人分配测量的子区域，并将高曲率子区域优先分配给高测量精度的机器人； 基于每个机器人分配的子区域，采用UV参数化函数将二维Z字形路径映射至三维曲面，计算路径点三维坐标和路径方向，并全局连接各路径点，结合路径点间的实时碰撞检测，调整生成每个机器人的测量路径及对应的时间-速度序列，形成覆盖大型复杂构件表面的初始路径。

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