基于深度学习的多机器人协作的交互控制方法与系统

本发明公开了一种基于深度学习的多机器人协作的交互控制方法与系统，所述方法包括：获取历史交互数据，进行环境状态编码与特征提取并进行相关性得分矩阵计算，得到动态交互权重系数；根据态势表征向量和交互权重系数，进行未来行为预测，得到意图概率分布数据；根据历史交互数据，对敏感信息进行加密处理，得到加密共享数据并结合预训练的决策模型参数，进行加权平均聚合生成全局协同决策模型，将加密共享数据输入到全局协同决策模型，得到协同行动方案；根据协同行动方案和意图概率分布数据，进行多约束任务分配优化，得到最优任务分配方案并进行自适应路径规划，得到最终行动路径。本方法能够实现在高动态复杂环境中进行实时高效协同决策。