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龍圖騰網恭喜沈陽工業大學申請的專利一種基于高斯過程的串聯機械臂路徑規劃方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115229797B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210986644.7，技術領域涉及：B25J9/16；該發明授權一種基于高斯過程的串聯機械臂路徑規劃方法是由徐靖;魏喆;王雷;趙鐵軍;張明設計研發完成，并于2022-08-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于高斯過程的串聯機械臂路徑規劃方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于高斯過程的串聯機械臂路徑規劃方法，該方法包括以下步驟：在構型空間中分別采樣機械臂的初始位姿節點和目標位姿節點；基于高斯過程模型在初始位姿節點和目標位姿節點間采樣np條平滑隨機路徑；計算np條平滑隨機路徑的代價值；以代價值從小到大的順序排序，得到排序后的隨機采樣路徑集合；采用惰性碰撞檢測方法，從隨機采樣路徑集合中篩選出代價值最低的隨機路徑為無碰撞路徑，若無法篩選出無碰撞路徑，則重復上述步驟，直到篩選出機械臂的高質量運動路徑為止。本發明具有機械臂路徑規劃效率高、規劃質量高、穩定性強等特點。

本發明授權一種基于高斯過程的串聯機械臂路徑規劃方法在權利要求書中公布了：1.一種基于高斯過程的串聯機械臂路徑規劃方法，其特征在于：包括以下步驟：步驟1：在構型空間中分別采樣機械臂的初始位姿節點xinit和目標位姿節點xgoal；步驟2：基于高斯過程模型在初始位姿節點xinit和目標位姿節點xgoal間采樣np條平滑隨機路徑；步驟3：計算步驟2中np條平滑隨機路徑的代價值；步驟4：以代價值從小到大的順序，將步驟2中np條平滑隨機路徑進行排序，得到排序后的隨機采樣路徑集合步驟5：采用惰性碰撞檢測方法，從步驟4隨機采樣路徑集合中篩選出代價值最低的隨機路徑為無碰撞路徑，所述無碰撞路徑則為機械臂的高質量運動路徑；步驟6：若步驟5無法篩選出無碰撞路徑，則重復步驟2至步驟5，直到篩選出機械臂的高質量運動路徑為止；步驟2中采樣np條平滑隨機路徑的方法步驟如下：步驟2.1：確定高斯過程模型的數學特征，高斯過程模型的數學特征包括均值函數μs和核函數ks,s′；步驟2.2：根據步驟2.1中高斯過程模型的數學特征得到機械臂隨機路徑高斯過程模型，將機械臂構型空間中某一維度的隨機采樣路徑δ＝{xs,s∈S}視為高斯過程，xs表示機械臂系統在s索引下的位姿，S為系統索引集；步驟2.3：基于步驟2.2的機械臂隨機路徑高斯過程模型可推導出隨機采樣路徑的概率后驗分布；步驟2.4：對概率后驗分布中的協方差矩陣進行矩陣奇異值分解，基于矩陣奇異值分解得到高斯隨機路徑采樣模型，并在機械臂構型空間的某一維度內進行高斯隨機路徑采樣；步驟2.5：重復步驟2.2至步驟2.4，在機械臂構型空間的每一個維度內都進行一次高斯隨機路徑采樣，并將所有采樣的隨機路徑合并為一條完整的機械臂隨機采樣路徑；步驟2.6：重復步驟2.5，在機械臂構型空間內隨機采樣np條完整的機械臂隨機采樣路徑；步驟2.1中均值函數μs設為0；高斯過程模型中的核函數ks,s′為： 式中，s和s′為系統狀態索引，參數σf反映了s＝s′時路徑狀態點的概率分布特性，參數σl反映不同路徑點間的相關性，參數σf和σl共同決定基于高斯過程的連續時間軌跡特性；步驟2.2中機械臂隨機路徑高斯過程模型為： 式中，δ為隨機采樣路徑集合，為高斯過程模型表示符號，μs為均值函數，ks,s′為二次指數核函數，s和s’均為系統狀態索引；步驟2.3中隨機采樣路徑的概率后驗分布為： 式中，μp和Σp分別是均值向量和協方差矩陣；δt＝{xinit,xgoal}和St＝{s1,sa}分別是機械臂初始狀態、目標狀態集合和對應的狀態索引集合；δp＝{xi|i＝1,2,…,N}和Sp＝{si|i＝1,2,…,N}分別是隨機路徑狀態點集合和對應的狀態索引集合；噪聲方差由表示，采樣中設為0；是關于Sp和St的核矩陣；是關于Sp自身的核矩陣；是關于St自身的核矩陣；I為單位矩陣；xinit和xgoal為機械臂初始狀態和目標狀態，s1,s2為對應的狀態索引；δp＝{xi|i＝1,2,…,N}中1,2,…,N為隨機路徑狀態點序號，xi為隨機路徑中的狀態點；步驟2.4中協方差矩陣進行矩陣奇異值分解： 其中，U和V為酉矩陣，∑為對角陣；步驟2.4中，高斯隨機路徑采樣模型為： 其中，為高斯隨機分量。

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