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龙图腾网恭喜华中科技大学申请的专利一种基于跨物种优化的机械臂稀疏运动规划方法及系统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：CN119304894B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202411864983.3，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于跨物种优化的机械臂稀疏运动规划方法及系统是由黄浩恩;赵晨阳;曾志刚设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于跨物种优化的机械臂稀疏运动规划方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于跨物种优化的机械臂稀疏运动规划方法及系统，属于机械臂控制技术领域，包括：S1：以机械臂的关节角角速度空间能量为目标函数，构建机械臂的约束稀疏运动规划模型，并基于拉格朗日乘子法转化为无约束稀疏运动规划模型；S2在当前迭代构建用于求解无约束稀疏运动规划模型的误差动量神经网络，其包含隐藏层和输出层；S3：求解误差动量神经网络模型在不同初始点下的输出层变量，并将各输出层变量作为粒子，利用粒子群算法搜索最优输出层变量；S4：若未达到最大迭代次数，则转入S2；否则，按照各次迭代中的最优输出层变量实现机械臂稀疏运动规划。本发明能快速搜索到全局最优解，提升机械臂稀疏运动规划的求解质量。

本发明授权一种基于跨物种优化的机械臂稀疏运动规划方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于跨物种优化的机械臂稀疏运动规划方法，其特征在于，包括：步骤S1：将迭代次数k初始化为0；以机械臂的关节角角速度空间能量为目标函数，构建机械臂的约束稀疏运动规划模型，并基于拉格朗日乘子法转化为无约束稀疏运动规划模型；步骤S2：在当前迭代构建用于求解所述无约束稀疏运动规划模型的误差动量神经网络，其包含隐藏层和输出层，且表达式如下： 其中，α、β、ω均为正数，表示网络权重系数；为输出层变量，表示关节角速度，λk表示拉格朗日乘子，上标T表示转置运算；yk表示隐藏层变量；Ak表示拉格朗日条件的质量矩阵，bk表示拉格朗日条件的耦合向量；步骤S3：求解所述误差动量神经网络在不同初始点下的输出层变量，并将各输出层变量作为粒子，利用粒子群算法搜索最优输出层变量；步骤S4：若未达到最大迭代次数，则转入步骤S2，以进行下一次迭代；否则，按照各次迭代中的最优输出层变量实现机械臂稀疏运动规划。

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