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龙图腾网恭喜东南大学申请的专利一种基于分布式优化的多机器人实时控制与协同围堵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：CN114967707B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202210723462.0，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种基于分布式优化的多机器人实时控制与协同围堵方法是由刘庆山;赵子隆;郑燕玲设计研发完成，并于2022-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于分布式优化的多机器人实时控制与协同围堵方法在说明书摘要公布了：本发明公开的一种基于分布式优化的多机器人实时控制与协同围堵方法，首先，构建基于时变目标函数、受等式约束的分布式优化系统，其中目标函数为每个机器人局部目标函数之和，局部目标函数包含机器人的局部信息，各机器人之间的通讯通过连通无向图进行；然后，采用指定时间收敛的分布式控制方法求解该分布式优化系统，得到围堵机器人的最优位置信息；最后在求解分布式优化系统所得到的机器人最优位置信息后，采用与位置和姿态有关的实时控制算法使围堵机器人行进到最优位置。本发明在利用分布式控制方法求解围堵问题时，所得到的解为机器人的目标位置坐标，本发明通过实时控制的方式使机器人追踪目标位置。

本发明授权一种基于分布式优化的多机器人实时控制与协同围堵方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分布式优化的多机器人实时控制与协同围堵方法，其特征在于，包括以下步骤：1构建基于时变目标函数、受等式约束的分布式优化系统，其中目标函数为每个机器人局部目标函数之和，局部目标函数包含机器人的局部信息，各机器人之间的通讯通过连通无向图进行；2采用指定时间收敛的分布式控制方法求解该分布式优化系统，得到围堵机器人的最优位置信息，所述分布式控制方法可以在指定时间内使围堵机器人对目标机器人形成围堵，并以围堵队形持续的跟随目标机器人移动；3求解分布式优化系统所得到的机器人最优位置信息，采用与位置和姿态有关的实时控制算法使围堵机器人行进到最优位置；步骤1所述的分布式优化系统描述如下：x′it＝uit，i＝1，2，..，n s.t.xi-xj-qij＝0,i＝1，2，...，n，j∈Ni其中，xi为机器人i的轨迹，uit为待设计控制器，fixi，t:Rk×R+→R为局部目标函数，为总体的目标函数；所述步骤2实现过程如下：设计如下的分布式控制器： 其中： 其中，η、α1、α2分别为函数φ1、φ2、φ3的权重系数；tf为收敛时间，该值可以人为设置；Ik为k阶单位矩阵，1k为全1的k维列向量，sgn·为向量值的符号函数，其定义为：对任意的有diag·为向量函数到矩阵函数的映射，其定义为：向量函数和矩阵函数为目标函数fixit,t的一阶和二阶偏导数；采用分布式控制方法求解分布式优化系统，离散化微分方程：x′i＝ui,，i＝1,2,...,n，并采用四阶龙格-库塔方法来求解分布式控制方法的离散形式： 其中，h为算法的步长，即时间间隔，龙格库塔算法输入x0为围堵机器人的当前位置x,y，通过当前位置计算时间间隔h之后的最优位置所述步骤3实现过程如下：通过实时控制算法追踪最优位置 其中，vi、wi为机器人i的线速度和角速度，kv、ke为系统设计参数，xi,yi为机器人i的当前位置，为机器人i的目标位置，距离设θi为机器人i的旋转角，则Δθi＝αi-θi。

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