一种多智能体分布式路径搜寻方法、系统和计算机设备

本发明公开了一种多智能体分布式路径搜寻方法、系统和计算机设备，首先通过传感器获取每个智能体的周边小范围环境信息；利用启发式搜索实现对于路径的规划，在栅格地图中计算静态成本（基于栅格地图拓扑结构）与动态成本（基于单个智能体的可更新观测值），并选择成本低的路径；使用神经网络实现策略生成，且不设置奖励参数与额外的规划即可进行有效训练，有效提升该方法应用的普遍性，且运用分布式方法控制单个智能体，即单个智能体的行动选择规划是不同的；最终经过动作解码后输出单个单个智能体的动作分布，从而实现避障动作的生成。克服了传统方法寻找一组无冲突路径较为低效的问题，且具有更好的泛化能力和更优的鲁棒性。