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龍圖騰網(wǎng)獲悉安徽工程大學(xué)申請的專利一種基于混合LM-GA算法的人-機動作映射控制系統(tǒng)及方法獲國家發(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：CN119238510B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29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：202411449770.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：B25J9/16；該發(fā)明授權(quán)一種基于混合LM-GA算法的人-機動作映射控制系統(tǒng)及方法是由張振;張清增;史柯楠;王文豪;方明;謝許瑞設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-10-17向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于混合LM-GA算法的人-機動作映射控制系統(tǒng)及方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于混合LM?GA算法的人?機動作映射控制系統(tǒng)及方法，涉及人?機動作映射控制領(lǐng)域，本發(fā)明通過根據(jù)光學(xué)動作捕捉系統(tǒng)獲取的手臂關(guān)節(jié)位置信息，利用逆運動學(xué)中的幾何解法得到相應(yīng)的手臂關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角，其次利用逆運動學(xué)迭代算法得到機械臂的關(guān)節(jié)角度數(shù)據(jù)并將其首先在虛擬環(huán)境中進行驗證；然后利用光學(xué)動作捕捉系統(tǒng)獲取機械臂末端的軌跡數(shù)據(jù)，通過比較人臂末端和機械臂末端的軌跡數(shù)據(jù)，可以評估機械臂運動的復(fù)現(xiàn)精度，確保人?機動作映射系統(tǒng)的準確性和可靠性，另外采用了一種改進的迭代算法，通過不斷地逼近最優(yōu)解，迭代算法能夠逐步調(diào)整機械臂關(guān)節(jié)的角度，直至達到預(yù)定的末端執(zhí)行器位置。

本發(fā)明授權(quán)一種基于混合LM-GA算法的人-機動作映射控制系統(tǒng)及方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于混合LM-GA算法的人-機動作映射控制方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、對光學(xué)動作捕捉系統(tǒng)的多個攝像頭的位置和角度進行調(diào)整；調(diào)整完成后，采用光學(xué)動作捕捉系統(tǒng)對實驗員的手臂關(guān)節(jié)位置信息數(shù)據(jù)進行采集，得到原始手臂關(guān)節(jié)位置信息； S2、對所述原始手臂關(guān)節(jié)位置信息進行預(yù)處理，得到處理后的手臂關(guān)節(jié)位置信息； S3、采用逆運動學(xué)中的幾何解法獲取所述處理后的手臂關(guān)節(jié)位置信息對應(yīng)的手臂關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角數(shù)據(jù)； S4、采用逆運動學(xué)迭代算法對所述手臂關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角數(shù)據(jù)進行計算得到機械臂的關(guān)節(jié)角度數(shù)據(jù)； S5、配合混合LM-GA的迭代數(shù)值解法進行人-機運動模型轉(zhuǎn)換操作并將所述機械臂的關(guān)節(jié)角度數(shù)據(jù)在虛擬環(huán)境中進行驗證；在驗證過程中采用光學(xué)動作捕捉系統(tǒng)獲取機械臂末端的軌跡數(shù)據(jù)；將所述機械臂末端的軌跡數(shù)據(jù)與人臂末端的軌跡數(shù)據(jù)進行對比，得到機械臂運動的復(fù)現(xiàn)精度評估結(jié)果； S41、采用改進的D-H參數(shù)法對機械臂各關(guān)節(jié)之間的幾何關(guān)系以及末端執(zhí)行器的位置和姿態(tài)進行建模，得到機械臂模型以及末端執(zhí)行器模型； S51、根據(jù)所述機械臂模型以及末端執(zhí)行器模型并采用混合LM-GA的迭代數(shù)值解法進行人-機運動模型轉(zhuǎn)換操作； 所述S51包括以下步驟： S511、對關(guān)節(jié)角度進行編碼，得到關(guān)節(jié)角度編碼；構(gòu)建染色體種群并對根據(jù)關(guān)節(jié)角度編碼所述染色體種群進行初始化； S512、采用適應(yīng)度函數(shù)對染色體種群中各個染色體的適應(yīng)度進行計算，得到適應(yīng)度值集；根據(jù)所述適應(yīng)度值集對染色體種群進行個體選擇，得到選擇的個體；當所述選擇的個體滿足要求時，將所述選擇的個體作為LM算法的初始值； 否則，對染色體種群進行個體交叉以及個體變異操作，并重復(fù)S512，直到所述選擇的個體滿足要求時為止； S513、構(gòu)建目標函數(shù)；對LM算法的參數(shù)進行初始化并計算所述目標函數(shù)的誤差；當所述目標函數(shù)的誤差滿足要求時，算法結(jié)束；否則，重新對LM算法的參數(shù)進行初始化并重復(fù)S513，直到所述目標函數(shù)的誤差滿足要求時為止； 所述S513包括以下步驟： S5131、設(shè)定人體手臂末端的位姿矩陣；將機械臂當前關(guān)節(jié)角代入所述末端執(zhí)行器相對于基坐標系的位姿變換矩陣中得到機械臂末端執(zhí)行器當前的位姿矩陣； S5132、根據(jù)所述人體手臂末端的位姿矩陣以及機械臂末端執(zhí)行器當前的位姿矩陣計算機械臂末端的位置誤差。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人安徽工程大學(xué)，其通訊地址為：241000 安徽省蕪湖市鳩江區(qū)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。