一种多智能体协同的全局覆盖路径规划方法及系统

本发明公开了一种多智能体协同的全局覆盖路径规划方法及系统，包括：对荔枝果园环境进行实时数据采集，并构建可视化的果园真实场景三维地图；基于果园真实场景三维地图和OpenAI Gym框架，构建虚拟果园环境，获取荔枝果树位置信息、数量点集、机器人数量和起始位置；基于DDQN算法，构建MA‑DDQN算法；对MA‑DDQN算法进行训练，选取最短总路径，输出各个机器人的途径坐标点；基于输出的全局最短路径和每个机器人途径坐标点，驱动各个机器人沿着各自的采摘路径，完成采摘任务。本发明提高了算法的学习效率和路径规划的精度，同时，通过设计虚拟果园环境和动态的数据输入，使得多个智能体能够在模拟环境中训练并协同工作，从而实现高效的路径覆盖和采摘任务。