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龙图腾网恭喜华南理工大学申请的专利基于sigmoid型惩罚策略的机械臂运动规划方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115609584B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211261371.6，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于sigmoid型惩罚策略的机械臂运动规划方法是由谢吉龙;张智军;任肖辉设计研发完成，并于2022-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于sigmoid型惩罚策略的机械臂运动规划方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于sigmoid型惩罚策略的机械臂运动规划方法，包括如下步骤：根据雅克比矩阵和预设的机械臂末端的目标轨迹，建立机械臂的逆运动学模型；根据机械臂实际的关节物理极限约束参数，建立机械臂的物理极限双端不等式约束；将机械臂的逆运动学模型、物理极限双端不等式约束制订为时变二次规划模型；设计基于sigmoid型惩罚策略的变参收敛微分神经网络求解时变二次规划模型；将求解得到的机械臂的各个角度信息传递给机械臂的下位机控制器，下位机控制器驱动机械臂运动，完成目标轨迹跟踪任务。本发明对冗余度机械重复运动进行求解具有计算效率高、实时性好、鲁棒性强的优点。

本发明授权基于sigmoid型惩罚策略的机械臂运动规划方法在权利要求书中公布了：1.基于sigmoid型惩罚策略的机械臂运动规划方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、根据机械臂的结构参数，建立机械臂的模型，获得末端执行器的雅克比矩阵，根据雅克比矩阵和预设的机械臂末端的目标轨迹，建立机械臂的逆运动学模型；S2、根据机械臂实际的关节物理极限约束参数，在速度层上建立机械臂的物理极限双端不等式约束；S3、将机械臂的逆运动学模型、物理极限双端不等式约束制订为时变二次规划模型，使用二次规划方案求解受物理极限约束的机械臂的运动规划模型；其中将重复运动指标作为时变二次规划模型的性能指标；S4、建立基于sigmoid型惩罚策略模型的变参收敛微分神经网络求解时变二次规划模型；则基于sigmoid型惩罚策略的变参收敛微分神经网络的解的前n个元素就是最优解对其积分获得θ*，θ*即为机械臂的最优关节角度；S5、将求解的机械臂的各个角度信息传递给机械臂的下位机控制器，下位机控制器驱动机械臂运动，完成目标轨迹跟踪任务；sigmoid型惩罚策略模型为sigmoid型惩罚模型Pt： 其中σ0，p表示惩罚函数的调节因子，是一个接近于0的正数，i表示第i个约束项，eit和Kit分别是不等式约束特征项e和矩阵K的第i维行向量，θ表示机械臂各个关节的角度，n表示表达式约束项数相关常数；表示机械臂各个关节的角速度；表示sigmoid型惩罚模型Pt的曲线特征第一调节参数；σ表示sigmoid型惩罚模型Pt的曲线特征第二调节参数；t表示时变系统的时间变量；使用sigmoid型惩罚模型Pt将机械臂系统中的时变二次规划模型中的不等式约束项转化为性能指标中的惩罚项： 其中，b表示机械臂各个关节角度增量，JE表示机械臂的雅可比矩阵，表示机械臂末端执行器的速度向量；所述的物理极限双端不等式约束包括：将物理极限双端不等式约束转化为物理极限单侧不等式约束；将机械臂的逆运动学模型、物理极限单侧不等式约束制订为时变二次规划模型；物理极限单侧不等式约束为： 其中K＝[E,-E]T∈R2n×n，e＝[ζ+,-ζ-]T∈R2n，其中E代表一个n×n的单位矩阵；ζ-∈Rn表示角速度的双端约束下极限，ζ+∈Rn表示角速度的双端约束上极限；K表示单侧不等式约束的第一特征矩阵，R2n表示K的行数是2n。

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