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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于5G通信的全局信息驱动的分布式多机器人强化学习编队合围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：CN116339321B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202310178217.0，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种基于5G通信的全局信息驱动的分布式多机器人强化学习编队合围方法是由王越;沙昊;张铸青;吴俊;熊蓉设计研发完成，并于2023-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于5G通信的全局信息驱动的分布式多机器人强化学习编队合围方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于5G通信的全局信息驱动的分布式多机器人强化学习编队合围方法，一方面充分利用了5G通信大带宽低时延的特性，将多架无人机的传感数据全部汇集至中心化边缘服务器并通过算法重建全局状态信息，另一方面在运动决策阶段采用分布式策略网络以提高框架的可扩展性，使算法不需重新训练便可适应于一定范围变化数量的无人机，得益于该算法分布式内核带来的可扩展性，在少量机器人上训练的策略可以方便部署到大量机器人上，降低了强化学习策略的训练成本，同时提升了围捕控制算法的适应性，并最终提升了方法的合围效果，降低了合围误差。

本发明授权一种基于5G通信的全局信息驱动的分布式多机器人强化学习编队合围方法在权利要求书中公布了：1.一种基于5G通信的全局信息驱动的分布式多机器人强化学习编队合围方法，其特征在于，包括： 接收多机器人目标合围系统通过5G通信系统发送的多架无人机机载传感器数据GPS,IMU,RGB图像到中心化边缘服务器； 将中心化边缘服务器收集的传感信息送入其上运行的全局信息驱动的分布式多机器人强化学习编队合围算法模块中进行处理，得到各无人机的速度规划指令；通过5G通信系统将各无人机的速度规划指令下达到对应无人机执行，多架无人机对非配合移动目标实施圆盘形编队合围，并跟随目标整体移动始终将其保持在合围中心； 中心化边缘服务器上运行的全局信息驱动的分布式多机器人强化学习编队合围算法模块对于多机器人目标合围系统传感信息的处理过程为： 首先送入全局-局部转换模块，其中分别经过最近邻及坐标转换计算、目标检测、目标状态观测模块的计算并进行融合汇总得到无人机间最近邻关系信息及针对合围目标的全局估计信息，并进一步转换为各无人机局部坐标系下的近邻和目标状态信息； 将转换得到的各无人机局部坐标系下的近邻和目标状态信息送入多机协同合围运动规划器中，通过基于强化学习的合围策略网络规划无人机在ENU坐标系下EN方向的线速度以及通过视觉伺服运动规划器规划ENU坐标系下U方向的线速度及沿Yaw轴旋转的角速度以保持目标始终在视野中央，汇总得到各无人机的速度规划指令。

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