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龙图腾网获悉无锡动视宫原科技有限公司申请的专利基于多智能体的物体运输方法及装置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：CN116644779B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202310634989.0，技术领域涉及：G06N3/044；该发明授权基于多智能体的物体运输方法及装置是由周洪钧设计研发完成，并于2023-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多智能体的物体运输方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多智能体的物体运输方法及装置，基于物理规则在仿真环境下建立场景环境；基于在场景环境中的路径规划，针对智能体到达场景环境中指定地点的能力，对单个智能体的单体决策网络进行训练；在场景环境中，针对多个智能体的协作物体运输，对多个智能体的合作决策网络进行强化学习训练。本发明的技术方案能够通过将移动控制与顶层规划分离，加速了强化学习的训练速度，可以实现在复杂非结构化大场景下的多智能体任务。通过循环神经网络综合历史观测以及多头注意力机制收集临近智能体的动作预期，实现在部分观测环境下合作完成搬运任务。从而使得多机器人系统具有在复杂非结构化场景中合作搬运物体的能力。

本发明授权基于多智能体的物体运输方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多智能体的物体运输方法，其特征在于，所述方法包括： S1：基于物理规则在仿真环境下建立场景环境； S2：基于在所述场景环境中的路径规划，针对智能体到达所述场景环境中指定地点的能力，对单个智能体的单体决策网络进行训练； S3：在所述场景环境中，针对多个智能体的协作物体运输，对多个智能体的合作决策网络进行强化学习训练； 在步骤S3中，具体包括： S31：建立控制多个智能体的待训练合作决策网络； S32：基于所述待训练合作决策网络，为各个智能体做出对应的最终动作决策； S33：在不同的场景环境下，基于各个智能体的最终动作决策，对所述待训练合作决策网络进行重复训练，直至满足需求后得到训练后的合作决策网络； 在步骤S31中，具体包括： S311：基于所述单体决策网络为各个智能体建立对应的动作决策网络并初始化第一网络参数，同时建立统一的评估网络并初始化第二网络参数； S312：通过所述动作决策网络对智能体进行动作规划，形成智能体的行动； S313：通过所述评估网络对各个智能体的行动的价值进行评估； 在步骤S32中，具体包括： S321：通过各个智能体的观测收集观测到的综合信息，作为所述动作决策网络的输入； S322：通过智能体与距离最近的n个智能体进行通讯，抽取所述n个智能体对应的动作决策网络中的隐变量，作为所述n个智能体各自对应的动作意图； S323：整合所述多个动作意图，基于所述动作决策网络为对应的智能体做出最终动作决策； S324：通过所述智能体对应的单体决策网络，基于所述最终动作决策控制所述智能体运动； 在步骤S33中，具体包括： S331：在单个场景环境中，控制所述多个智能体执行最终动作决策，形成集群行动； S332：随着所述多个智能体的集群行动，所述场景环境进行对应的环境更新，并将当前的场景信息放入记忆池； S333：通过梯度下降法对所述第一网络参数和所述第二网络参数进行更新； S334：重复在不同场景环境中训练所述待训练合作决策网络，直至满足需求后得到训练后的合作决策网络。

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