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龙图腾网恭喜浙江科技大学申请的专利一种基于POA-Transformer-BiGRU-Attention集成优化算法的机器人逆解预测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：CN119692394B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202510200274.3，技术领域涉及：G06N3/045；该发明授权一种基于POA-Transformer-BiGRU-Attention集成优化算法的机器人逆解预测方法是由李光雷;李曙光;胡建兵;张惊雷;沈超设计研发完成，并于2025-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于POA-Transformer-BiGRU-Attention集成优化算法的机器人逆解预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于POA‑Transformer‑BiGRU‑Attention集成优化算法的机器人逆解预测方法，具体实现方案为：对POA算法进行初始化，随机初始化机器人个体位置；利用适应度函数对所述机器人个体位置进行评估并对所述机器人个体位置更新，获取更新后的机器人位置；令输入数据Xi=，输入数据Xi经过Transformer模型训练生成输出特征Z′；利用BiGRU算法对完成Transformer模型训练的输入数据Xi进行处理获取最终状态，并结合注意力机制求解出加权求和的结果；根据所述加权求和的结果生成预测的逆解结果，利用目标函数来衡量预测的逆解结果的准确性，获取全局最优解。本发明提出的算法在多种工况和噪声干扰下均表现出较强的鲁棒性和优越的预测精度，且逆解精度更高。

本发明授权一种基于POA-Transformer-BiGRU-Attention集成优化算法的机器人逆解预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于POA-Transformer-BiGRU-Attention集成优化算法的机器人逆解预测方法，其特征在于，包括：对POA算法进行初始化，随机初始化机器人个体位置；初始化机器人个体位置Pi的操作包括，设定机器人个数为N，最大迭代次数为Tmax；初始化机器人个体位置为， ；其中，表示第i个数据点在第d个特征上的值；利用适应度函数对所述机器人个体位置进行评估并对所述机器人个体位置更新，获取更新后的机器人位置；令输入数据Xi=，输入数据Xi经过Transformer模型训练生成输出特征Z′；利用BiGRU算法对完成Transformer模型训练的输入数据Xi进行处理获取最终状态，并结合注意力机制求解出加权求和的结果；根据所述加权求和的结果生成预测的逆解结果，利用目标函数来衡量预测的逆解结果的准确性，获取全局最优解;利用目标函数来衡量预测的逆解结果的准确性的操作包括，所述目标函数的计算包括， ；其中，表示关节角度向量，、、、均表示权重系数，表示位置误差，表示姿态误差，表示关节限制约束，表示预测误差；所述位置误差的计算包括， ；其中，表示期望的末端执行器位置向量，表示实际的末端执行器位置向量；所述姿态误差的计算包括， ；其中，表示末端执行器的期望旋转矩阵，表示末端执行器的实际旋转矩阵；所述关节限制约束的计算包括， ；其中，表示限制约束系数，表示第个允许旋转角度，表示第个参数的最大允许旋转角度，表示第个参数的最小允许旋转角度，若超过定义的机械臂范围，则施加一个惩罚项，强制收敛于有效搜索空间；通过迭代调整模型参数与POA算法优化策略，最小化目标函数的值，确保逆解结果的准确性，获取全局最优解。

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