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龍圖騰網(wǎng)獲悉合肥工業(yè)大學(xué)申請的專利一種四輪差速移動(dòng)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制方法、系統(tǒng)和裝置獲國家發(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：CN116430852B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09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：202310262607.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G05D1/43；該發(fā)明授權(quán)一種四輪差速移動(dòng)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制方法、系統(tǒng)和裝置是由董方方;劉祥程;陳陳;韓江;畢佳賓;蔡戰(zhàn)徽;姚勖科設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-03-17向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種四輪差速移動(dòng)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制方法、系統(tǒng)和裝置在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種四輪差速移動(dòng)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制方法、系統(tǒng)和裝置。運(yùn)動(dòng)控制方法包括如下步驟：S1：采集移動(dòng)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)、特征數(shù)據(jù)和路況信息；S2：以移動(dòng)機(jī)器人所在的路面為基準(zhǔn)面建立平面坐標(biāo)系；計(jì)算移動(dòng)機(jī)器人的移動(dòng)速度；S3：根據(jù)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)和特征數(shù)據(jù)，采用模型預(yù)測方法計(jì)算移動(dòng)機(jī)器人的下一理想狀態(tài)；S4：構(gòu)建基于Actor?Critic框架的控制模型，對控制模型進(jìn)行訓(xùn)練，進(jìn)而輸出最優(yōu)策略和最優(yōu)控制量。本發(fā)明通過控制模型輸出控制量，并采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法對控制模型進(jìn)行訓(xùn)練優(yōu)化，形成對移動(dòng)機(jī)器人的連續(xù)優(yōu)化控制，不僅提高了決策過程的魯棒性，同時(shí)提高了移動(dòng)機(jī)器人在軌跡追蹤中的精度、平穩(wěn)性和智能化水平。

本發(fā)明授權(quán)一種四輪差速移動(dòng)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制方法、系統(tǒng)和裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種四輪差速移動(dòng)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制方法，其用于根據(jù)移動(dòng)機(jī)器人所處的環(huán)境生成預(yù)測路徑，進(jìn)而根據(jù)預(yù)測路徑及移動(dòng)機(jī)器人當(dāng)前運(yùn)動(dòng)狀態(tài)生成對應(yīng)的控制策略；其特征在于，所述運(yùn)動(dòng)控制方法包括如下步驟： S1：采集所述移動(dòng)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)、特征數(shù)據(jù)和路況信息； S2：以所述移動(dòng)機(jī)器人所在的路面為基準(zhǔn)面建立平面坐標(biāo)系；根據(jù)所述移動(dòng)機(jī)器人在每一時(shí)刻的位置和行進(jìn)方向在所述平面坐標(biāo)系中映射出對應(yīng)的位姿坐標(biāo)，根據(jù)所述移動(dòng)機(jī)器人在兩個(gè)相鄰時(shí)刻的位姿變化計(jì)算所述移動(dòng)機(jī)器人的移動(dòng)速度； S3：根據(jù)所述運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)和所述特征數(shù)據(jù)，采用模型預(yù)測方法計(jì)算所述移動(dòng)機(jī)器人的下一理想狀態(tài)；所述模型預(yù)測方法具體如下： S31：根據(jù)所述移動(dòng)機(jī)器人的位姿建立狀態(tài)空間方程； S32：對狀態(tài)量進(jìn)行求導(dǎo)，進(jìn)而將所述狀態(tài)空間方程轉(zhuǎn)換為狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程； S33：將所述狀態(tài)量和所述路況信息輸入一個(gè)預(yù)設(shè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)而輸出一個(gè)軌跡函數(shù)；在所述軌跡函數(shù)中任意選取兩個(gè)軌跡點(diǎn)，并對兩個(gè)所述軌跡點(diǎn)進(jìn)行泰勒展開，得到狀態(tài)控制方程； S34：對所述狀態(tài)控制方程進(jìn)行最優(yōu)求解得到下一理想狀態(tài)； S4：構(gòu)建基于Actor-Critic框架的控制模型；所述Actor-Critic框架包括策略網(wǎng)絡(luò)和值網(wǎng)絡(luò)；將所述下一理想狀態(tài)及所述路況信息作為輸入對所述控制模型進(jìn)行訓(xùn)練，進(jìn)而輸出最優(yōu)策略和最優(yōu)控制量；所述控制模型的訓(xùn)練方法如下： S41：將所述下一理想狀態(tài)和所述路況信息輸入所述策略網(wǎng)絡(luò)，所述策略網(wǎng)絡(luò)采用馬爾可夫過程進(jìn)行決策生成下一控制量； S42：將所述下一控制量輸入所述值網(wǎng)絡(luò)，所述值網(wǎng)絡(luò)輸出對應(yīng)的價(jià)值，并根據(jù)所述價(jià)值對所述策略網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進(jìn)行更新； S43：采用所述下一控制量對所述移動(dòng)機(jī)器人進(jìn)行軌跡控制，進(jìn)而根據(jù)所述移動(dòng)機(jī)器人反饋的實(shí)際下一狀態(tài)量對所述值網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進(jìn)行更新，以此形成對所述移動(dòng)機(jī)器人的持續(xù)優(yōu)化控制。

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