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龙图腾网恭喜北京交通大学申请的专利基于人工智能和机器人技术的机械臂远程操控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：CN119610143B 。

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：202510168586.0，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于人工智能和机器人技术的机械臂远程操控方法及系统是由郎浩成;张振江设计研发完成，并于2025-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能和机器人技术的机械臂远程操控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于人工智能和机器人技术的机械臂远程操控方法及系统，涉及自动化控制技术领域，包括通过集成智能小车下位机、高扭矩伺服电机和模糊控制算法，构建了机械臂的运动模型，并利用高保真3D预先规划模块进行路径优化。方法包括自然语言处理指令转换、强化学习优化路径规划，以及远程操控执行。整个交互流程实现了从用户指令输入到机械臂精确动作的闭环控制。该方法提升了操作的智能性、灵活性和精确性，降低了操作复杂度，提高了作业效率和安全性，为机械臂远程操控提供了高效、直观的解决方案。

本发明授权基于人工智能和机器人技术的机械臂远程操控方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能和机器人技术的机械臂远程操控方法，其特征在于：包括，将机械臂搭建在已开发的智能小车下位机中，通过小车行为控制模块远程操控机械臂；通过伺服电机和控制板构建改进后的机械臂，并收集机械臂运动参数，连接机械臂关节与末端执行器位置关系，构建机械臂运动模型，包括关节角度变化量、关节速度与加速度的动态关系以及末端执行器位置；将机械臂运动模型输入高保真3D预先规划模块进行预演和优化，利用RRT算法生成潜在的运动路径，通过观察机械臂的运动轨迹，进行调整路径规划；将智能小车上位机与下位机的命令传递机制设计为主从模式，上位机作为主控方，下位机作为从控方；通过上位机输入操作指令，建立基于自然语言处理的语义理解模型将用户的自然语言指令转换为机械臂操作指令，通过网络传输到下位机，应用BERT的机器学习模型进行语意理解，下位机解析命令并转换为运动控制指令，包括机械臂各轴的转动角度及移动距离；利用强化学习算法通过调整奖励函数对机械臂的路径规划进行优化和调整，找到最优的操作路径；将在高保真3D预先规划模块预演和优化结果输入机械臂控制模块中进行远程操控；其中，所述高保真3D预先规划模块进行预演和优化包括，通过将机械臂的运动模型输入高保真3D预先规划模块，整合机械臂的运动模型中的计算的参数形成一个完整的状态空间，此时，所有数据与伺服电机和控制板的实时反馈一致；利用RRT算法生成潜在的运动路径，确保路径不会与虚拟环境中的障碍物相撞，将生成的路径在仿真环境中执行，通过观察机械臂的运动轨迹，在五次连续仿真中，机械臂运动的路径的重复性偏差保持小于2%，评估路径的可行性和效率，调整模型参数进行反向优化，当优化后预演的运动轨迹效率提升低于15%，则自动启用深度学习算法迭代调整路径规划，每次调整的迭代次数不超过3次；当实际路径与理想路径的偏差超过5厘米时，系统将触发警报，并要求人工手动调整；当用户下达新的操作指令时，上位机应通过自然语言处理模块自动解析并更新运动模型，重新进行预演，保存每一次的预演记录，并将最终优化后的结果进行输出至机械臂控制模块。

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