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龍圖騰網(wǎng)獲悉四川大學(xué)申請的專利基于增量學(xué)習(xí)的復(fù)雜動態(tài)軌跡跟蹤方法、裝置、機(jī)械臂和存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119795183B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510151167.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：B25J9/16；該發(fā)明授權(quán)基于增量學(xué)習(xí)的復(fù)雜動態(tài)軌跡跟蹤方法、裝置、機(jī)械臂和存儲介質(zhì)是由趙濤;楊海南設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-02-11向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于增量學(xué)習(xí)的復(fù)雜動態(tài)軌跡跟蹤方法、裝置、機(jī)械臂和存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種基于增量學(xué)習(xí)的復(fù)雜動態(tài)軌跡跟蹤方法、裝置、機(jī)械臂和存儲介質(zhì)，涉及控制領(lǐng)域。本發(fā)明利用區(qū)間二型演化模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得當(dāng)前時刻的力矩補償數(shù)據(jù)，然后采用了增量學(xué)習(xí)機(jī)制：將當(dāng)前時刻的力矩補償數(shù)據(jù)與上一時刻的力矩控制數(shù)據(jù)相加，得到當(dāng)前時刻的力矩控制數(shù)據(jù)；再將當(dāng)前時刻的力矩控制數(shù)據(jù)輸入至跟蹤控制模型，得到當(dāng)前時刻的關(guān)節(jié)驅(qū)動數(shù)據(jù)，這樣利用得到的關(guān)節(jié)驅(qū)動數(shù)據(jù)驅(qū)動各個旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)運動，使得機(jī)械臂的末端執(zhí)行器對目標(biāo)軌跡進(jìn)行跟蹤。如此能夠克服對復(fù)雜動態(tài)的目標(biāo)軌跡進(jìn)行跟蹤的累積跟蹤誤差和意外動態(tài)變化，保證了對復(fù)雜軌跡的高精度跟蹤控制。

本發(fā)明授權(quán)基于增量學(xué)習(xí)的復(fù)雜動態(tài)軌跡跟蹤方法、裝置、機(jī)械臂和存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于增量學(xué)習(xí)的復(fù)雜動態(tài)軌跡跟蹤方法，其特征在于，應(yīng)用于機(jī)械臂的控制器，包括： 獲取上一時刻的關(guān)節(jié)驅(qū)動數(shù)據(jù)和力矩控制數(shù)據(jù)； 基于上一時刻的關(guān)節(jié)驅(qū)動數(shù)據(jù)以及目標(biāo)軌跡上距離當(dāng)前時刻的跟蹤點最近的軌跡點，確定當(dāng)前時刻的力矩補償數(shù)據(jù)； 將當(dāng)前時刻的力矩補償數(shù)據(jù)與上一時刻的力矩控制數(shù)據(jù)相加，得到當(dāng)前時刻的力矩控制數(shù)據(jù)； 將當(dāng)前時刻的力矩控制數(shù)據(jù)輸入預(yù)先訓(xùn)練的跟蹤控制模型，得到當(dāng)前時刻的關(guān)節(jié)驅(qū)動數(shù)據(jù)； 利用當(dāng)前時刻的關(guān)節(jié)驅(qū)動數(shù)據(jù)，驅(qū)動所述機(jī)械臂的各個旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)運動，以使所述機(jī)械臂的末端執(zhí)行器對所述目標(biāo)軌跡進(jìn)行跟蹤； 其中，所述控制器運行有區(qū)間二型演化模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所述區(qū)間二型演化模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在所述末端執(zhí)行器對所述目標(biāo)軌跡進(jìn)行跟蹤的每個時刻進(jìn)行更新；所述基于上一時刻的關(guān)節(jié)驅(qū)動數(shù)據(jù)以及目標(biāo)軌跡上距離當(dāng)前時刻的跟蹤點最近的軌跡點，確定當(dāng)前時刻的力矩補償數(shù)據(jù)的步驟，包括： 基于上一時刻的關(guān)節(jié)驅(qū)動數(shù)據(jù)，確定所述末端執(zhí)行器在當(dāng)前時刻的跟蹤點； 從所述目標(biāo)軌跡中，確定出距離當(dāng)前時刻的跟蹤點最近的軌跡點； 基于所述軌跡點和所述跟蹤點，確定當(dāng)前時刻的跟蹤誤差； 獲取上一時刻的跟蹤誤差，并將當(dāng)前時刻的跟蹤誤差與上一時刻的跟蹤誤差作差，得到當(dāng)前時刻的誤差變化率； 將所述誤差變化率和當(dāng)前時刻的跟蹤誤差組合，得到誤差組合向量，并對所述誤差組合向量進(jìn)行擴(kuò)展，得到當(dāng)前時刻的誤差向量； 將當(dāng)前時刻的誤差向量輸入當(dāng)前時刻的區(qū)間二型演化模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到當(dāng)前時刻的力矩補償數(shù)據(jù)。

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