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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种基于DMG-MPC算法的物流AGV编队协同控制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：CN120972927B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511128711.1，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种基于DMG-MPC算法的物流AGV编队协同控制方法是由苏延旭;张紫钰;丁宇;孙超;孙长银设计研发完成，并于2025-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于DMG-MPC算法的物流AGV编队协同控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于DMG‑MPC算法的物流AGV编队协同控制方法，包括定义初始化参数；构造模型；利用估计梯度求解最优临时变量；结合邻居节点更新当前节点本地变量并投影；更新辅助变量；更新梯度估计器获取当前节点梯度；设计迭代控制算法并执行内外双层迭代。本发明通过采用双层架构，在确保分布式求解的可行性和计算效率的同时解决多AGV系统中构建的非凸协同优化问题，并且将动量法与梯度跟踪法结合，获得更快的收敛速率，同时采用投影操作严格保障AGV动力学约束可行性，使得多台AGV可以在仓库环境中实现全自主协同导航与动态避障，并且在紧急工况如设备故障或通道堵塞场景下，重新分配运输任务并生成协作绕行路径，提高整体装卸效率。

本发明授权一种基于DMG-MPC算法的物流AGV编队协同控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于DMG-MPC算法的物流AGV编队协同控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、初始化DMG-MPC算法的参数，导入AGV各个节点位置信息和目标位置信息，进行数据处理，构建AGV动力学约束； 步骤S1具体过程包括以下步骤： S11、所述初始化DMG-MPC算法的参数，包括AGV个数，即节点个数，误差容忍、，最大迭代次数，梯度信息，其中是梯度计算函数； S12、所述AGV各个节点位置信息包括水平和垂直坐标、水平和垂直速度、加速度，所述目标位置信息包括水平和垂直坐标； S13、所述AGV动力学约束包括智能体位置约束、控制输入约束、每对AGV之间避碰条件的非凸约束； S2、构造模型预测控制问题，获得问题公式，并利用SCA算法对所构造的问题公式进行凸化； S3、在各个节点上，基于分布式结构，利用估计梯度求解模型预测控制问题的最优临时变量； S4、在各个节点上，结合邻居节点的最优临时变量更新当前节点的本地变量并将本地变量投影到约束集合内； S5、在各个节点上，利用Nesterov动量法更新当前节点的辅助变量； S6、在各个节点上，结合邻居节点的辅助变量和梯度，基于梯度跟踪法更新梯度估计器，获得当前节点的梯度； S7、重复步骤S2-S6进行外部迭代，重复步骤S3-S6进行内部迭代，直到满足算法结束条件时迭代结束。

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