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龙图腾网恭喜湖南大学申请的专利一种基于批量碰撞检测的机械臂运动路径迭代优化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：CN119283045B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202411824839.7，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于批量碰撞检测的机械臂运动路径迭代优化方法是由张辉;陈波;李康;徐辉;江一鸣;汪渊;杨敏;王立坤;王耀南设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于批量碰撞检测的机械臂运动路径迭代优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于批量碰撞检测的机械臂运动路径迭代优化方法，首先对机械臂初始关节空间运动路径进行等距离采样，在任意两个采样节点之间形成一条局部候选捷径，然后对于每条局部候选捷径进行等距离插值，使用间隙神经网络模型进行批量碰撞检测，从而辨识出条无碰撞局部捷径；针对条无碰撞局部捷径，找到一条最短的全局优化路径；迭代上述步骤，每次迭代过程中将更新初始采样数量，当优化路径的长度或优化时间满足预设条件时，迭代过程结束，最终获取一条更优的机械臂全局路径。采用迭代优化方式自适应的优化机械臂关节空间路径长度，避免优化效果受路径长度变化的影响，实现了机械臂运动路径的高效快速优化。

本发明授权一种基于批量碰撞检测的机械臂运动路径迭代优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于批量碰撞检测的机械臂运动路径迭代优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S100：对机械臂初始关节空间运动路径进行等距离采样，采样点数量为，在任意两个采样节点之间形成一条局部候选捷径，总共形成了条局部候选捷径；S200：对于每条局部候选捷径以步长进行等距离插值，获取个插值点，将个插值点作为输入，使用间隙神经网络模型进行批量碰撞检测，从而辨识出条无碰撞局部捷径；S200包括：S210：对于每条局部候选捷径以步长进行等距离插值，条局部候选捷径一共获取个插值点；S220：假设机械臂操作空间中障碍物的数量为个，采用训练好的间隙神经网络模型对上述个插值点进行批量碰撞估计，获得个插值点相应的间隙预测值矩阵，根据间隙预测值矩阵判断机械臂关节配置为第个插值点时，机械臂是否与障碍物发生碰撞；S230：对于任意一条局部候选捷径，如果该条局部候选捷径中存在预测为“碰撞”的插值点，则舍弃该条局部候选捷径，否则进行保留，从而最终辨识出条无碰撞局部捷径；S220包括：将个插值点数据一次性输入间隙神经网络模型进行批量数据处理，获得个插值点相应的间隙预测值矩阵，其中，为维矩阵，k=1,2,…,；对于矩阵中的每个元素，如果其数值小于安全阈值，则该元素设置为1，否则设置为0；对于任意一个间隙预测值矩阵，若矩阵中元素全为0，则表示机械臂关节配置为第个插值点时，机械臂未与障碍物发生碰撞，若矩阵中存在数值为1的元素，则表示机械臂与障碍物发生碰撞；执行完前述操作后，即可获取获得个插值点的碰撞估计结果；其中，间隙推理网络模型包括依次正向连接的四部分，第一部分通过将机械臂关节配置节点作为初始输入，并使用核函数对关节角进行编码，增加输入值的频率，其中，表示输入的机械臂关节配置节点，是一个超频参数，第一部分的输出将作为第二部分的输入；第二部分由全连接层、激活函数Sigmoid、DropOut层组成，第二部分的输出将作为第三部分的输入；第三部分由全连接层、激活函数Sigmoid、DropOut层组成，第三部分的输出将作为第四部分的输入；第四部分由全连接层组成，输出特征数为，目的在于实现维间隙距离的映射，从而预测在当前关节配置下机械臂到操作空间中个障碍物的间隙值；S300：对于条无碰撞局部捷径，每条捷径连接两个不同的机器人关节空间配置点，将无碰撞局部捷径视作一个图的边，每个配置点作为图的一个节点，为每个节点分配一个初始距离值，并创建优先队列进行路径探索，找到最短路径并记录、回溯，输出回溯得到的路径序列及其总路径长度，获取一条在无碰撞的局部捷径中找到的最短全局优化路径；S400：迭代S100-S300，每次迭代过程中将更新初始采样点数量，，为迭代过程的采样点数量的增量值，当满足预设的迭代终止条件时，迭代过程结束，最终获取一条更优的机械臂全局路径。

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