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龍圖騰網獲悉長春理工大學申請的專利一種冗余機器人蛇優化逆運動學求解算法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN117549299B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202311553742.2，技術領域涉及：B25J9/16；該發明授權一種冗余機器人蛇優化逆運動學求解算法是由王菲;劉冬;張承雙;田明;包艷玲;吳靜;李玉瑤;張承灝;張明軍;羅寬;蘇忠民設計研發完成，并于2023-11-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種冗余機器人蛇優化逆運動學求解算法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種冗余機器人蛇優化逆運動學求解方法，利用冗余機器人末端執行器的位姿誤差構建優化目標函數，進而將冗余機器人逆運動學問題轉換成一個等效的最小優化問題，利用蛇優化逆運動學算法對該問題進行優化求解。該方法能夠簡便快速的求解冗余機器人逆運動學，準確獲取冗余機器人位姿的關節位置。

本發明授權一種冗余機器人蛇優化逆運動學求解算法在權利要求書中公布了：1.一種冗余機器人蛇優化逆運動學求解方法，在D維關節空間中第i個蛇個體的初始位置向量，即對應逆運動學問題的候選逆解，SO算法在食物搜尋階段、蛇群交互階段、蛇蛋替換階段產生中間候選逆解V，全局最優候選逆解GB；所述D為機器人運動時與位姿相關的關節數，該算法每輪迭代可以獲得N個可行逆解，將記憶并保存尋優過程中的全局最優解，并將該全局最優解作為算法的最終輸出解；其特征在于該方法分為以下步驟： 步驟一：設定算法初始值，種群數量N，最大迭代次數T，關節個數D，食物閾值QT，溫度閾值TT，確立目標函數，收斂精度； 所述的目標函數為 （1） 式中為機器人初始位姿矩陣，為機器人期望位姿矩陣；所述的冗余機器人以期望姿態到達目標位置，需滿足，目標函數最小值如式（2）所示，所述關節限制范圍如式（3）所示； （2） （3） 步驟二：根據式（3）確定冗余機器人各關節的關節限制范圍并對每一關節的關節角度值進行隨機初始化，關節角度隨機初始化公式如式（4）； 步驟2-1，將初始化完成的候選逆解分為雌雄兩組，每組數量為N2，得到N個初始候選逆解，其中i＝1～N，j＝1～D； （4） 其中，為D維關節空間中第j維分量的最小值，為D維關節空間中第j維分量的最大值，r為[0，1]范圍內均勻分布的隨機變量； 步驟2-2，根據式（1）利用目標函數計算適應度值并取最小適應度值為全局最優候選逆解GB，在產生候選逆解過程中，如果中間候選逆解V超出關節空間限制，利用公式（4）進行修正； 步驟三：根據式（5）計算當前迭代次數t下環境的食物參數Q與溫度參數Temp； （5） 步驟四：判斷溫度參數Temp是否超過溫度閾值TT，食物參數Q是否超過食物閾值QT； 當溫度參數Temp超過溫度閾值TT且食物參數Q超過食物閾值QT時，進行蛇優化算法食物探索階段一，利用式（6）對每一候選逆解產生中間候選逆解V，根據中間候選逆解處理方法對中間候選逆解V進行處理； （6） 食物搜尋能力； 僅溫度參數超過溫度閾值TT時，進行蛇優化算法食物探索階段二，利用式（7）對每一候選逆解產生中間候選逆解V，根據中間候選逆解處理方法對中間候選逆解V進行處理； （7） 當溫度參數Temp未超出溫度閾值TT，食物參數未超過食物閾值QT，進行蛇優化蛇群交互階段；蛇群有40%的幾率進行戰斗，對于每一候選逆解產生中間候選逆解V，根據中間候選逆解V處理方法對中間候選逆解V進行處理； （8） 戰斗能力，m代表雄性群體，f代表雌性群體； 蛇群有60%的幾率進行交配，交配階段同樣會對候選逆解產生中間候選逆解V，根據中間候選逆解處理方法對中間候選逆解V進行處理； （9） 交配能力，m代表雄性群體，f代表雌性群體； 交配階段完成后，有50%的幾率產生蛇蛋，蛇蛋個體進行初始化操作并替代種群適應度最差個體； 所述中間候選逆解V的處理方法為：檢測中間候選逆解V中各關節角度是否超出對其關節限制范圍，如果超出則利用式（4）對其進行修正；然后根據目標函數對中間候選逆解V進行評估，如果中間候選逆解V優于候選逆解，則用中間候選逆解V替換候選逆解，否則保持候選逆解不變；如果中間候選逆解V優于上次迭代全局最優候選逆解GB，則用中間候選逆解V更新全局最優候選逆解GB，否則保持最優候選逆解GB不變； 步驟五：迭代執行上述步驟三、步驟四，當求解精度優于收斂精度或迭代次數達到最大次數T，輸出最優候選逆解GB。

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