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龙图腾网获悉北京城成科技有限公司申请的专利一种基于增强现实技术的多机器人智能协同仿真训练系统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：CN121069816B 。

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：202511302764.0，技术领域涉及：G05B17/02；该发明授权一种基于增强现实技术的多机器人智能协同仿真训练系统是由石建超;许贵贤设计研发完成，并于2025-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于增强现实技术的多机器人智能协同仿真训练系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于增强现实技术的多机器人智能协同仿真训练系统，涉及智能仓储与物流自动化技术领域，本发明的AR动态障碍物生成技术突破传统仿真场景的静态局限，通过物理引擎模拟货箱倒塌、临时禁行等突发干扰，使训练策略直接暴露于高拟真风险环境；引入拓扑势场决策机制将航向冲突与距离威胁统一量化为排斥力场，航向高斯调制项精准过滤非直接碰撞目标，避免传统势场法的振荡缺陷；路径熵值计算通过方向密度分布解析冲突概率，在狭窄通道熵超阈值时强制激活梯度调节，从源头遏制高密度死锁的连锁反应，保障群体路径流畅性。

本发明授权一种基于增强现实技术的多机器人智能协同仿真训练系统在权利要求书中公布了：1.一种基于增强现实技术的多机器人智能协同仿真训练系统，其特征在于，包括： 增强现实环境构建模块，配置为通过头显设备在物理训练场地实时生成可交互的虚拟动态障碍物； 协同决策训练模块，连接至所述增强现实环境构建模块，用于驱动多机器人根据虚拟动态障碍物执行分布式路径规划； 虚实映射接口模块，将机器人的真实传感器数据与仿真控制指令进行双向转换； AR策略可视化模块，通过空间投影显示机器人的实时决策轨迹及通信拓扑； 所述增强现实环境构建模块包括： 障碍物动态引擎，基于物理引擎生成具有运动轨迹的虚拟动态障碍物； 空间定位单元，通过SLAM技术将虚拟动态障碍物锚定至物理空间的指定坐标； 交互响应单元，使虚拟动态障碍物依据机器人的避障行为更新其状态并向机器人局部代价地图写入惩罚限制区域，形成动力学一致的虚拟反馈； 模拟非刚性物体形变特性包括： 基于物理引擎模拟物体的弹性形变行为； 响应机器人碰撞时产生形变反馈； 形变程度与碰撞力度关联调整； 所述协同决策训练模块包括拓扑势场决策单元，所述拓扑势场决策单元中，根据机器人间的相对位姿构建排斥力场，步骤如下： a实时采集机器人与机器人的位姿数据，包括： 位置矢量：和， 其中，表示机器人在二维平面的笛卡尔坐标，单位为米，表示机器人在二维平面的笛卡尔坐标， 航向角：和， 其中，表示机器人相对于全局坐标系正东方向的逆时针偏转角，单位为弧度； 计算相对位姿参数： ， ， 其中，为位置差矢量，单位为米，包含方向分量，为航向角差值，单位为弧度，表征两机器人运动方向夹角； b当满足时生成排斥力： ， 其中，表示机器人对的排斥力矢量，单位为牛顿，方向与相反，为欧氏距离，单位为米，为航向耦合系数，单位为N·rad⁻¹，调制航向差异影响力，为航向敏感因子，单位为弧度，控制航向差的衰减速率，为安全距离阈值，单位为米； c动态判定条件激活机制，排斥力场生效需同时满足： 距离条件：， 航向冲突条件：， 能见度条件：通过SLAM占据栅格验证路径无障碍物； d合成多机器人合力，机器人受到的总排斥力： ， 其中，为机器人的合成排斥力，单位为牛顿，为激活因子，无量纲，满足本步骤c的条件时取1，否则取0； 所述拓扑势场决策单元中，基于相邻节点密度计算路径熵值，步骤包括： 以当前机器人节点为中心，建立半径的圆形邻域，统计邻域内有效节点数量，含其他机器人和虚拟动态障碍物节点，计算节点密度： ， 其中，表示邻域内有效节点数量，无量纲，表示邻域半径，单位为米，由系统预设值确定，表示圆周率常数； 将邻域360°划分为个等角度区间，，统计各区间内节点数量，计算方向密度： ，， 其中，表示第角度区间内节点数量，无量纲，表示方向区间总数； 基于香农熵公式计算当前节点的路径熵值： ， 其中，表示第区间的方向密度，无量纲，表示自然对数函数，表示路径熵值，单位为自然单位nat； 当时激活势场梯度调节，判定方式为： 若，则激活，否则不激活； 其中，表示熵值阈值，单位为自然单位nat，表征路径选择不确定性的临界值，当熵值超过此阈值时表示节点分布均匀化导致冲突风险升高。

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