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龙图腾网恭喜西北工业大学申请的专利一种基于合成信息素模型的多机器人动态持续监视实时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：CN114048899B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202111294115.2，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种基于合成信息素模型的多机器人动态持续监视实时路径规划方法是由黄攀峰;王通;董刚奇;张夷斋;张帆设计研发完成，并于2021-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于合成信息素模型的多机器人动态持续监视实时路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于合成信息素模型的多机器人动态持续监视实时路径规划方法，解决现有多机器人动态路网持续监视方法计算复杂度高、无法保持稳定监视效果的不足之处，以实现多个具有探测能力的机器人对含有复杂障碍的路网的协同持续监视。包括：1识别个体位置，并计算监视不确定度；2全局位置声明；3信息素合成；4信息素更正；5利用合成信息素计算机器人到无向带权图中相邻监视点的监视收益值；6确定移动方向，生成监视路径点。

本发明授权一种基于合成信息素模型的多机器人动态持续监视实时路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于合成信息素模型的多机器人动态持续监视实时路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：1识别个体位置，并计算监视不确定度1.1读取环境模型；环境模型由静态的观测障碍Q和由加权监视点及可行边组成的路网G所组成的胞组Q,G；Q＝{q1,q2,…,qn}是一组多边形集合，G＝V,E,D,W是一个无向带权图；V＝{v1,v2,…,vN}是监视点集合，xi,yi表示vi∈V的坐标，N表示监视点个数，E＝{e1,e2,…,eM}是可行边集合，M为可行边数目，D＝{d1,d2,…,dM}表示边长集合，W＝{σ1,σ2,…,σN}为监视权重集合；1.2利用环境模型通过监视点到机器人中心相对距离ds的分段概率函数来构造机器人对路网上的监视点的监测准确度模型；1.3利用监测准确度模型计算监视不确定度；1.4判断各个机器人是否抵达环境模型中的监视点，若抵达，则执行步骤2，若不抵达，待其抵达后执行步骤2；2全局位置声明每个机器人对刚刚离开、即将途经和计划去往的位置均进行声明；3信息素合成3.1利用监视不确定度计算释放信息素 其中，是第i点的释放信息素，ViO是第i个监视点的完全监视点集，||ViO||是Ovi中所含监视点的个数，ujt是Ovi中第j个点在t时刻的不确定度，umax是当前时刻下的全局最大不确定度；3.2利用释放信息素以及全局位置声明中的位置信息计算扩散信息并进行信息素变异；其中，计算扩散信息素具体为： 其中，ViA是第i个监视点的邻居集合，即与第i监视点有边连接的监视点的集合，PUi,j是第i个点接收到的从第j点传播来的信息素，计算为： 其中，表示第j个邻接点的合成信息素，Cdi,j是扩散损耗函数，β是吸收系数，Iit是t时刻时第i个监视点的吸收因子，pm0是最小扩散度；扩散损耗函数Cdi,j，它表示合成信息素在第i和第j个监视点之间扩散时的数值损耗，有 其中，cL是损耗系数，这是人为设定的变量，用于控制损耗速度，是扩散成本，用于控制局部的损耗强度，的初始值为||Di,j||，假设任意vu是机器人移动速度，tlim是期望时间,σj是第j个监视点的监视权重；吸收系数β＝minukt:k＝1,2,...,N∧ukt≠0，吸收因子Ijt： 其中，Vc表示所有被机器人占据的监视点的集合，vj表示第j个监视点；信息素变异具体为：令任意vRi与其所有的邻居之间的扩散成本vRi与vLi之间的扩散成本其中，ELr∈EL＝{EL1，EL2，…,ELR}为监视点vRr和vLr相连的边，η和κ为成本控制量；令任意且ir，OPi的释放信息素pir＝υ，同时，令任意的释放信息素pjr＝γ，且满足其中，υ和γ为协同强度控制量；3.3利用释放信息素和扩散信息素合成信息素 4信息素更正找出步骤3.3中合成信息素最大的坐标作为机器人计划去往的位置；如果机器人计划去往的位置满足dcddL时，修改机器人计划去往的位置的不确定度为1，并返回至步骤3；若不满足，执行步骤5；其中，d为机器人的当前距离到计划去往的位置的距离；dc表示机器人的观测半径，dL表示机器人的探测极限；5利用合成信息素计算机器人到无向带权图中相邻监视点的监视收益值 其中，Aj是机器人去往第j个监视点的监视收益值；6确定移动方向，生成监视路径点6.1计算去往最大监视收益值监视点的路径计算沿着去往该监视点的方向θt 并以此计算前进方向px,py，其中，px＝cosθt，py＝sinθt分别表示轨迹的坐标增量；6.2生成监视路径点令机器人沿着前进方向移动一个采样时间间隔dt，得到下一时刻的轨迹点坐标xN,yN，其中，xN,yN满足xN＝xt+px*dt,yN＝yt+py*dt。

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