基于MAPPO算法的多AGV路径规划模型训练方法、路径规划方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）
发明专利本说明书涉及智能物流技术领域，涉及基于MAPPO算法的多AGV路径规划模型训练方法、路径规划方法。该模型训练方法包括：使用结合循环神经网络和策略梯度算法的MAPPO算法，对多AGV动作策略进行参数化，并对参数进行优化，使AGV选择奖励更大动作的概率变大，得到奖励较多的多AGV动作路径。该路径规划方法包括：对单个AGV进行全局路径规划，然后基于全局路径规划，使用多AGV路径规划模型对多个AGV动作过程中的路径冲突进行消解，得到多个AGV动作的最佳路径。本说明书的基于MAPPO算法的多AGV路径规划模型训练方法和路径规划方法，能够高效准确地完成多AGV工作情况下的路径规划，能在复杂环境下保证AGV的实时避障，提高货物运输效率，降低成本。
《基于MAPPO算法的多AGV路径规划模型训练方法、路径规划方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2023116458606，当前法律状态为已下证，由浙江工业大学提出申请，发明人为詹燕;宋新禹;汤洪涛;鲁建厦;陈洁雅;刘赛淼，申请日期为2023-12-04，公开（公告）日期为2025-09-26，国际专利分类号（IPC）为 G05B 19/418 (2006.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本说明书涉及智能物流技术领域，涉及基于MAPPO算法的多AGV路径规划模型训练方法、路径规划方法。该模型训练方法包括：使用结合循环神经网络和策略梯度算法的MAPPO算法，对多AGV动作策略进行参数化，并对参数进行优化，使AGV选择奖励更大动作的概率变大，得到奖励较多的多AGV动作路径。该路径规划方法包括：对单个AGV进行全局路径规划，然后基于全局路径规划，使用多AGV路径规划模型对多个AGV动作过程中的路径冲突进行消解，得到多个AGV动作的最佳路径。本说明书的基于MAPPO算法的多AGV路径规划模型训练方法和路径规划方法，能够高效准确地完成多AGV工作情况下的路径规划，能在复杂环境下保证AGV的实时避障，提高货物运输效率，降低成本。
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