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龙图腾网恭喜百科荣创(北京)科技发展有限公司申请的专利基于嵌入式的工业运动控制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：CN119115962B 。

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：202411588155.1，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于嵌入式的工业运动控制方法及系统是由张明伯;郑其设计研发完成，并于2024-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于嵌入式的工业运动控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及机器人工业运动控制技术领域，公开了基于嵌入式的工业运动控制方法及系统，首先进行机器人机械臂的奇异点识别，首先进行确定机械臂的矩阵，并进行描述机械臂末端执行器的速度包括线速度和角速度与关节速度之间的关系，为机械臂关节角度；进行计算条件数，检测奇异点，具体通过计算矩阵的条件数评估其接近奇异的程度，通过伪逆处理奇异点；进行动态路径规划，通过监测到的机械臂传感器数据，构建当前工作空间的模型；进行计算最佳路径，选定执行路径，并执行路径规划。本发明显著提升了工业运动控制系统的性能，使其能够在复杂的工业环境中高效、安全、可靠地运行提高了系统的性能、可靠性和适应性。

本发明授权基于嵌入式的工业运动控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于嵌入式的工业运动控制方法，其特征在于：具体按以下步骤执行：S1:进行机器人机械臂的奇异点识别，首先进行确定机械臂的矩阵，并进行描述机械臂末端执行器的速度包括线速度和角速度与关节速度之间的关系，如式（1）； 式（1）其中，是机械臂末端执行器的速度向量，是关节速度向量，为机械臂关节角度；S2:进行计算条件数，检测奇异点，具体通过计算矩阵的条件数评估其接近奇异的程度，条件数定义为最大奇异值与最小奇异值之比，如式（2）； 式（2）其中，为条件数；S3:对条件数进行设定阈值，并检测条件数是否超过阈值，当检测到条件数超过预设阈值时，通过伪逆处理奇异点；具体按以下步骤执行：S3.1：在条件数超过预设阈值时，计算伪逆，通过分解计算矩阵的伪逆；通过奇异值分解如式（3.1）-式（3.2）； 式（3.1）其中，和是正交矩阵，是对角矩阵，包含的奇异值； 式（3.2）其中，是的伪逆，具体通过对角元素取倒数并转置计算出；S3.2：使用伪逆近似求解机械臂关节速度，如式（3.3）； 式（3.3）其中，是机械臂末端的速度向量；S3.3：通过目标函数和辅助向量优化关节配置，具体包括最小化关节速度、减小能量消耗，如式（3.4）； 式（3.4）其中，为单位矩阵，是零空间投影矩阵；S3.4：在离散时间步长下，通过积分将关节速度转换为关节角度，如式（3.5）； 式（3.5）；S4：进行动态路径规划，通过监测到的机械臂传感器数据、空间内的障碍物数据，包括障碍物的位置、形状及动态物体的轨迹预测，构建当前工作空间的模型；具体按以下步骤执行：S4.1：使用传感器包括激光雷达、摄像头、超声波传感器进行收集工作空间内的障碍物信息，对动态物体，进行连续跟踪预测未来位置；对移动的障碍物，利用历史轨迹数据和运动模型，预测移动的障碍物的未来位置，如式（4.1）； 式（4.1）其中，为状态向量，包括位置和速度，为控制输入数据，为过程噪声，和是系统矩阵；S4.2：对原始传感器数据进行滤波和平滑处理，从处理后的数据中提取障碍物的几何特征，包括边界框、形状轮廓；首先连续地从各个传感器收集原始数据，包括激光雷达提供点云数据、摄像头提供图像帧；对上述的数据进行滤波，如式（4.2）； 式（4.2）其中，为数据状态值；为卡尔曼增益，是测量值，为观测矩阵；然后对滤波后的数据进行清除数据噪声，如式（4.3）； 式（4.3）其中，为窗口大小，为输入信号，为输出信号；然后进行数据特征提取，对摄像头获取到的图像数据，具体进行边缘检测来识别物体的轮廓；对点云数据，使用RANSAC算法或最小二乘法来拟合障碍物的边界框或形状，如式（4.4）； 式（4.4）其中，和分别是旋转和平移变换，和是对应的点云数据；S4.3：将提取到的障碍物信息整合到一个统一的地图表示中，所述的地图为栅格地图、点云地图或拓扑地图；S5：进行计算最佳路径，选定执行路径，并执行路径规划，具体按以下步骤执行：S5.1:基于路径长度或时间定义代价函数；如式（5.1）； 式（5.1）其中，为两个点之间的距离，和是路径上的相邻的节点；S5.2:通过插入矩阵条件数的惩罚项，避免接近奇异点；其中，惩罚项首先通过奇异值分解计算矩阵的条件数；如式（5.2）； 式（5.2）其中，和分别是雅可比矩阵的最大奇异值和最小奇异值；然后，所述的惩罚项具体通过设定阈值，设定条件数阈值，当时，则判定认为接近奇异点；在路径规划过程中，如果某个节点对应的雅可比矩阵条件数超过阈值，则增加相应的惩罚项；S5.3:结合步骤S5.2中，在路径规划过程中的能量消耗值和平滑度，将所有成本项结合起来形成总代价函数；S5.4:计算雅可比矩阵，对于给定的关节角度，计算雅可比矩阵；如式（5.4）； 式（5.4）其中，为机械臂关节角度到末端执行位置的映射函数；在数据特征提取中，首先进行使用滤波器对图像进行平滑处理，如式（6）； 式（6）其中，为标准差；再进行计算图像中像素值变化最剧烈的地方，即潜在的边缘；如式（6.1）； 式（6.1）其中，和分别是图像水平和垂直方向上的梯度；然后，将细化边缘，只保留局部最大值点；将每个像素与其沿梯度方向的两个邻居进行比较，如果当前像素不是局部最大值，则将其设置为零；然后通过设定两个阈值，低阈值和高阈值；判断，如果一个像素的梯度强度高于，则认为是强边缘，如果一个像素的梯度强度介于和之间，并且与一个强边缘相连，则认为它是弱边缘；然后进行拟合，统计内点数量，定义一个距离阈值，判断一个点是否属于拟合的模型；计算所有点到拟合模型的距离，如果距离小于，则认为该点是内点，统计内点的数量；重复上述步骤，记录内点数量最多的模型，直到找到最佳模型进行识别图像特征。

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