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龙图腾网获悉郑州大学申请的专利一种面向复杂环境下的多智能体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：CN119958562B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202510049703.1，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种面向复杂环境下的多智能体路径规划方法是由辛健斌;段昱泽;祝海;张方方;彭金柱;司继凯;梁静设计研发完成，并于2025-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向复杂环境下的多智能体路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明属于多智能体路径规划技术领域，具体提供了一种面向复杂环境下的多智能体路径规划方法，将所有智能体视为一个整体进行移动，逐步扩张生成无碰撞路径。包括如下步骤：初始化结构；采样阶段限制采样范围，并设定动态阈值，随着迭代次数增加逐步扩大采样区域，采用接受‑拒绝采样方法，增强目标点周围区域的采样频率；使用多步扩张方式，结合优先级继承机制分配智能体优先级，避免路径冲突；应用重新布线操作优化路径质量；根据智能体到目标点的距离重设优先级，并采用优先级继承回溯算法作为局部连通器，确保所有智能体高效无冲突地到达目标位置。该方法在复杂动态环境中展现出高效的路径规划能力，特别适用于工业、医疗等领域。

本发明授权一种面向复杂环境下的多智能体路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种面向复杂环境下的多智能体路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、读取预定的工作空间地图，并获取一组任务实例；该组任务实例包括多个智能体的数量，以及每个智能体的起点和目标点位置； S2、基于离散快速探索随机树框架，构建用于路径规划的树结构，以便于后续路径的存储配置和快速查询；将所有智能体的移动作为一个整体，通过迭代扩张，生成多个智能体从起点到目标点的无碰撞路径； S3、限制所有智能体的采样范围在当前位置与目标点之间的最短路径上，设定动态阈值，随着迭代次数增加逐步扩大采样区域，采用接受-拒绝采样方法，根据高斯分布特性调整拒绝率，增强目标点周围区域的采样频率，加速智能体从采样点向目标点的收敛； S4、在多智能体路径扩张过程中，采用优先级继承机制不断为多个智能体生成有效配置，并为每个智能体配置优先级，各智能体根据优先级顺序进行移动调整，确保高优先级智能体的路径不被低优先级智能体干扰； S5、每次路径扩张之后，针对多个智能体路径的重新布线操作方式，对找到的路径进行优化； S6、重新布线操作完成之后，根据每个智能体到目标点之间的距离，重新配置其优先级，使距离越近的智能体优先级越高；随后，采用固定步数的优先级继承回溯算法作为局部连通器，尝试将所有智能体移动至其目标位置。

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