[发明专利]无标记复杂场景中的去中心化多智能体导航方法及系统

权利要求书

1.一种无标记复杂场景中的去中心化多智能体导航方法，其特征在于，包括：

获取各个机器人、路由器和目标点位置，再基于图神经网络得到各个机器人对应的初始控制信号；

获取各个机器人的传感器观测信息，再结合初始控制信号和各个机器人的位置，经局部规划器得到各个机器人的最终控制信号。

2.如权利要求1所述的无标记复杂场景中的去中心化多智能体导航方法，其特征在于，所述路由器位置的计算过程为：

获取环境图像；

对环境图像进行中轴变换和Delaunay变换处理，计算路由器放置位置以及为每个环境构建路线网络。

3.如权利要求1所述的无标记复杂场景中的去中心化多智能体导航方法，其特征在于，所述图神经网络使用模仿学习算法进行训练。

4.如权利要求1所述的无标记复杂场景中的去中心化多智能体导航方法，其特征在于，所述图神经网络包含两类节点：机器人节点和路由器节点。

5.如权利要求1所述的无标记复杂场景中的去中心化多智能体导航方法，其特征在于，所述图神经网络的训练数据集采用中心化的算法生成。

6.如权利要求1所述的无标记复杂场景中的去中心化多智能体导航方法，其特征在于，所述局部规划器的训练数据集为局部避障数据集，使用障碍物规避算法生成。

7.如权利要求1所述的无标记复杂场景中的去中心化多智能体导航方法，其特征在于，所述传感器观测信息包括：激光雷达传感器信息。

8.一种无标记复杂场景中的去中心化多智能体导航系统，其特征在于，包括：

初始控制信号生成模块，其用于获取各个机器人、路由器和目标点位置，再基于图神经网络得到各个机器人对应的初始控制信号；

最终控制信号生成模块，其用于获取各个机器人的传感器观测信息，再结合初始控制信号和各个机器人的位置，经局部规划器得到各个机器人的最终控制信号。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的无标记复杂场景中的去中心化多智能体导航方法中的步骤。

10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7中任一项所述的无标记复杂场景中的去中心化多智能体导航方法中的步骤。