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龙图腾网恭喜华中科技大学申请的专利基于改进粒子群算法的工业机器人多目标轨迹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：CN115570565B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202211184744.4，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于改进粒子群算法的工业机器人多目标轨迹优化方法是由叶伯生;李思澳;谭帅;汪明宇;黎晗;李晓昆;邵柏岩;金雄程设计研发完成，并于2022-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进粒子群算法的工业机器人多目标轨迹优化方法在说明书摘要公布了：本发明属于工业机器人控制相关技术领域，其公开了一种基于改进粒子群算法的工业机器人多目标轨迹优化方法，该方法包括以下步骤：1将工作空间路径点约束转换到关节空间进行统一表征并利用5次非均匀B样条曲线进行轨迹规划，以得到速度、加速度约束下的5次非均匀B样条轨迹方程；2通过改进粒子群算法实现多目标轨迹优化：将待优化机器人的时间、能量、平均脉动和关节力矩的平均变化率作为轨迹优化的目标函数，利用Logistic混沌映射进行种群初始化和惯性权重分配，并基于Pareto支配关系寻得最优解；3采用极限性能度量方法和SSM综合性能度量方法选取符合不同应用场景需求的最优轨迹。本发明轨迹规划的效果较好。

本发明授权基于改进粒子群算法的工业机器人多目标轨迹优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进粒子群算法的工业机器人多目标轨迹优化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 1将工作空间路径点约束转换到关节空间进行统一表征并利用5次非均匀B样条曲线进行轨迹规划，以得到速度、加速度约束下的5次非均匀B样条轨迹方程； 2通过改进粒子群算法实现多目标轨迹优化：将待优化机器人的时间、能量、平均脉动和关节力矩的平均变化率作为轨迹优化的目标函数，利用Logistic混沌映射进行种群初始化和惯性权重分配，并基于Pareto支配关系寻得最优解； 3采用极限性能度量方法和SSM综合性能度量方法选取符合不同应用场景需求的最优轨迹； 步骤1中，通过函数缓冲法对路径点进行参数化，同时通过Slerp插值法实现路径点的姿态配置，完成各路径点的姿态配置后，将工作空间路径点输入到逆解函数中进行求解，最终得到关节空间路径点； 对路径点进行参数优化所采用的公式为： 其中Pj为路径上第j个路径点，i＝1～f,c0＝0。

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