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華中科技大學黃浩恩獲國家專利權(quán)

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龍圖騰網(wǎng)獲悉華中科技大學申請的專利一種基于跨物種優(yōu)化的機械臂稀疏運動規(guī)劃方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN119304894B

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-25發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為:202411864983.3,技術(shù)領(lǐng)域涉及:B25J9/16;該發(fā)明授權(quán)一種基于跨物種優(yōu)化的機械臂稀疏運動規(guī)劃方法及系統(tǒng)是由黃浩恩;趙晨陽;曾志剛設(shè)計研發(fā)完成,并于2024-12-18向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

一種基于跨物種優(yōu)化的機械臂稀疏運動規(guī)劃方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了:本發(fā)明公開了一種基于跨物種優(yōu)化的機械臂稀疏運動規(guī)劃方法及系統(tǒng),屬于機械臂控制技術(shù)領(lǐng)域,包括:S1:以機械臂的關(guān)節(jié)角角速度空間能量為目標函數(shù),構(gòu)建機械臂的約束稀疏運動規(guī)劃模型,并基于拉格朗日乘子法轉(zhuǎn)化為無約束稀疏運動規(guī)劃模型;S2在當前迭代構(gòu)建用于求解無約束稀疏運動規(guī)劃模型的誤差動量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其包含隱藏層和輸出層;S3:求解誤差動量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在不同初始點下的輸出層變量,并將各輸出層變量作為粒子,利用粒子群算法搜索最優(yōu)輸出層變量;S4:若未達到最大迭代次數(shù),則轉(zhuǎn)入S2;否則,按照各次迭代中的最優(yōu)輸出層變量實現(xiàn)機械臂稀疏運動規(guī)劃。本發(fā)明能快速搜索到全局最優(yōu)解,提升機械臂稀疏運動規(guī)劃的求解質(zhì)量。

本發(fā)明授權(quán)一種基于跨物種優(yōu)化的機械臂稀疏運動規(guī)劃方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了:1.一種基于跨物種優(yōu)化的機械臂稀疏運動規(guī)劃方法,其特征在于,包括:步驟S1:將迭代次數(shù)k初始化為0;以機械臂的關(guān)節(jié)角角速度空間能量為目標函數(shù),構(gòu)建機械臂的約束稀疏運動規(guī)劃模型,并基于拉格朗日乘子法轉(zhuǎn)化為無約束稀疏運動規(guī)劃模型;步驟S2:在當前迭代構(gòu)建用于求解所述無約束稀疏運動規(guī)劃模型的誤差動量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其包含隱藏層和輸出層,且表達式如下: 其中,α、β、ω均為正數(shù),表示網(wǎng)絡(luò)權(quán)重系數(shù);為輸出層變量,表示關(guān)節(jié)角速度,λk表示拉格朗日乘子,上標T表示轉(zhuǎn)置運算;yk表示隱藏層變量;Ak表示拉格朗日條件的質(zhì)量矩陣,bk表示拉格朗日條件的耦合向量;步驟S3:求解所述誤差動量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在不同初始點下的輸出層變量,并將各輸出層變量作為粒子,利用粒子群算法搜索最優(yōu)輸出層變量;步驟S4:若未達到最大迭代次數(shù),則轉(zhuǎn)入步驟S2,以進行下一次迭代;否則,按照各次迭代中的最優(yōu)輸出層變量實現(xiàn)機械臂稀疏運動規(guī)劃。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù),可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)@麢?quán)人華中科技大學,其通訊地址為:430074 湖北省武漢市洪山區(qū)珞喻路1037號;或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服,聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。

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