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龍圖騰網恭喜華中科技大學申請的專利一種基于跨物種優化的機械臂稀疏運動規劃方法及系統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：CN119304894B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-25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：202411864983.3，技術領域涉及：B25J9/16；該發明授權一種基于跨物種優化的機械臂稀疏運動規劃方法及系統是由黃浩恩;趙晨陽;曾志剛設計研發完成，并于2024-12-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于跨物種優化的機械臂稀疏運動規劃方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于跨物種優化的機械臂稀疏運動規劃方法及系統，屬于機械臂控制技術領域，包括：S1：以機械臂的關節角角速度空間能量為目標函數，構建機械臂的約束稀疏運動規劃模型，并基于拉格朗日乘子法轉化為無約束稀疏運動規劃模型；S2在當前迭代構建用于求解無約束稀疏運動規劃模型的誤差動量神經網絡，其包含隱藏層和輸出層；S3：求解誤差動量神經網絡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輸出層變量；S4：若未達到最大迭代次數，則轉入S2；否則，按照各次迭代中的最優輸出層變量實現機械臂稀疏運動規劃。本發明能快速搜索到全局最優解，提升機械臂稀疏運動規劃的求解質量。

本發明授權一種基于跨物種優化的機械臂稀疏運動規劃方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于跨物種優化的機械臂稀疏運動規劃方法，其特征在于，包括：步驟S1：將迭代次數k初始化為0；以機械臂的關節角角速度空間能量為目標函數，構建機械臂的約束稀疏運動規劃模型，并基于拉格朗日乘子法轉化為無約束稀疏運動規劃模型；步驟S2：在當前迭代構建用于求解所述無約束稀疏運動規劃模型的誤差動量神經網絡，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，表示網絡權重系數；為輸出層變量，表示關節角速度，λk表示拉格朗日乘子，上標T表示轉置運算；yk表示隱藏層變量；Ak表示拉格朗日條件的質量矩陣，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網絡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輸出層變量；步驟S4：若未達到最大迭代次數，則轉入步驟S2，以進行下一次迭代；否則，按照各次迭代中的最優輸出層變量實現機械臂稀疏運動規劃。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人華中科技大學，其通訊地址為：430074 湖北省武漢市洪山區珞喻路1037號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。