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恭喜華中科技大學(xué)黃浩恩獲國(guó)家專(zhuān)利權(quán)

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龍圖騰網(wǎng)恭喜華中科技大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利一種基于跨物種優(yōu)化的機(jī)械臂稀疏運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號(hào)為:CN119304894B

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)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(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)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(jī)械臂稀疏運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方法及系統(tǒng)是由黃浩恩;趙晨陽(yáng);曾志剛設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2024-12-18向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

一種基于跨物種優(yōu)化的機(jī)械臂稀疏運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了:本發(fā)明公開(kāi)了一種基于跨物種優(yōu)化的機(jī)械臂稀疏運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方法及系統(tǒng),屬于機(jī)械臂控制技術(shù)領(lǐng)域,包括:S1:以機(jī)械臂的關(guān)節(jié)角角速度空間能量為目標(biāo)函數(shù),構(gòu)建機(jī)械臂的約束稀疏運(yùn)動(dòng)規(guī)劃模型,并基于拉格朗日乘子法轉(zhuǎn)化為無(wú)約束稀疏運(yùn)動(dòng)規(guī)劃模型;S2在當(dāng)前迭代構(gòu)建用于求解無(wú)約束稀疏運(yùn)動(dòng)規(guī)劃模型的誤差動(dòng)量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其包含隱藏層和輸出層;S3:求解誤差動(dòng)量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在不同初始點(diǎn)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(dá)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(shí)現(xiàn)機(jī)械臂稀疏運(yùn)動(dòng)規(guī)劃。本發(fā)明能快速搜索到全局最優(yōu)解,提升機(jī)械臂稀疏運(yùn)動(dòng)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(jī)械臂稀疏運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了:1.一種基于跨物種優(yōu)化的機(jī)械臂稀疏運(yùn)動(dòng)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(jī)械臂的關(guān)節(jié)角角速度空間能量為目標(biāo)函數(shù),構(gòu)建機(jī)械臂的約束稀疏運(yùn)動(dòng)規(guī)劃模型,并基于拉格朗日乘子法轉(zhuǎn)化為無(wú)約束稀疏運(yùn)動(dòng)規(guī)劃模型;步驟S2:在當(dāng)前迭代構(gòu)建用于求解所述無(wú)約束稀疏運(yùn)動(dòng)規(guī)劃模型的誤差動(dòng)量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其包含隱藏層和輸出層,且表達(dá)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(biāo)T表示轉(zhuǎn)置運(yùn)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(dòng)量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在不同初始點(diǎn)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(dá)到最大迭代次數(shù),則轉(zhuǎn)入步驟S2,以進(jìn)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(shí)現(xiàn)機(jī)械臂稀疏運(yùn)動(dòng)規(guī)劃。

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