一种基于图神经网络的多机协同导航优化方法

本发明涉及机器人导航技术领域，具体指一种基于图神经网络的多机协同导航优化方法，包括：归一化拼接每个节点对应行人数量和狭窄程度，得到每个节点初始特征；利用图神经网络模型，获取每个节点融合特征，并输入基于自定义距离衰减机制的图注意力网络模型，输出当前机器人单机导航操作中每个节点目标特征后，对当前机器人进行路径规划，生成当前机器人的启发式路径；对每个机器人进行路径重合检测和调整操作，获取每个机器人目标启发式路径；按照预设间隔时间，对节点地图进行全局更新，结合更新后每个机器人当前位置，重新生成每个机器人新的启发式路径。本发明提高路径规划效率，避免路径重叠导致的导航堵塞，确保导航决策的时效性和准确性。