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申请/专利权人：哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

摘要：本发明涉及基于优先级重规划的通信多智能体路径规划方法及其装置，其中方法包括：初始化平面地图环境，分配不同的起点和终点；获取智能体的感知信息；将障碍物位置信息、其他智能体位置信息、目标点位置信息、未来第一步的位置坐标、未来第二步的位置坐标和未来第三步的位置坐标分别输入到Q网络结构中，提取特征信息输入到通信网络中，聚合所有邻居智能体加权特征信息得到聚合特征信息，将聚合特征信息通过Q网络结构映射并选取Q值最大的动作作为预测动作；对预测动作进行无效检测。本发明引入了优先级规划和通信策略，增强智能体之间的协调，即使在智能体数量众多的环境中，也能有效地减少冲突和死锁，提高系统的整体性能。

主权项：1.一种基于优先级重规划的通信多智能体路径规划方法，应用在基于优先级重规划的通信多智能体路径规划装置上，所述基于优先级重规划的通信多智能体路径规划装置包括上位机和至少一个智能体，所述智能体工作在平面地图上，每一个智能体能感知其所处平面地图上所处位置的局部环境，每一个所述智能体分别与所述上位机电性连接，其特征在于，所述的基于优先级重规划的通信多智能体路径规划方法包括以下步骤：S100、初始化平面地图环境，为所有智能体分配不同的起点和终点；S200、获取智能体的感知信息，将智能体的感知信息分解为智能体在局部视野中的障碍物位置信息、其他智能体位置信息和目标点位置信息；S300、基于A*算法，计算智能体从当前位置移动到目标位置的未来第一步的位置坐标、未来第二步的位置坐标和未来第三步的位置坐标；S400、将障碍物位置信息、其他智能体位置信息、目标点位置信息、未来第一步的位置坐标、未来第二步的位置坐标和未来第三步的位置坐标分别输入到Q网络结构中，Q网络结构对智能体的感知信息进行特征提取后得到特征信息S500、将智能体以及其邻居智能体特征信息输入到通信网络中，通信网络计算特征信息的相关性，为邻居智能体特征信息分配权重，得到邻居智能体加权特征信息，聚合所有邻居智能体加权特征信息得到聚合特征信息，将聚合特征信息通过Q网络结构映射为向上动作Q值、向下动作Q值、向左动作Q值、向右动作Q值和静止动作Q值，智能体选取向上动作Q值、向下动作Q值、向左动作Q值、向右动作Q值和静止动作Q值中Q值最大的动作作为预测动作；S600、对预测动作进行无效检测，若预测动作通过无效检测，智能体执行预测动作。

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