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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京飛輿科技有限公司申請(qǐng)的專利高空作業(yè)六自由度機(jī)械臂、其自適應(yīng)抗擾控制方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120287301B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-16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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510610665.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：B25J9/16；該發(fā)明授權(quán)高空作業(yè)六自由度機(jī)械臂、其自適應(yīng)抗擾控制方法及系統(tǒng)是由王建明;汲亞飛設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-05-13向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本高空作業(yè)六自由度機(jī)械臂、其自適應(yīng)抗擾控制方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明涉及無(wú)人機(jī)控制技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及高空作業(yè)六自由度機(jī)械臂、其自適應(yīng)抗擾控制方法及系統(tǒng)，自適應(yīng)抗擾控制方法包括：采用碳纖維拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計(jì)的臂體和設(shè)有導(dǎo)流槽的關(guān)節(jié)外殼，制作機(jī)械臂結(jié)構(gòu)；基于DDPG算法構(gòu)建動(dòng)態(tài)擾動(dòng)觀測(cè)器，通過(guò)動(dòng)態(tài)擾動(dòng)觀測(cè)器輸出動(dòng)態(tài)補(bǔ)償量，結(jié)合擾動(dòng)補(bǔ)償算法，計(jì)算風(fēng)力擾動(dòng)值并集成至?無(wú)人飛行器的控制律；基于TD3算法在線調(diào)整阻抗參數(shù)；基于優(yōu)化的多目標(biāo)PPO路徑規(guī)劃算法，生成實(shí)時(shí)避障路徑，并執(zhí)行相應(yīng)實(shí)時(shí)避障路徑的路徑規(guī)劃任務(wù)。本發(fā)明具有抗風(fēng)擾能力顯著增強(qiáng)、負(fù)載突變穩(wěn)定性顯著優(yōu)化、顯著降低任務(wù)能耗、狹小空間適應(yīng)性顯著提升以及輕質(zhì)等優(yōu)勢(shì)。

本發(fā)明授權(quán)高空作業(yè)六自由度機(jī)械臂、其自適應(yīng)抗擾控制方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.高空作業(yè)六自由度機(jī)械臂的自適應(yīng)抗擾控制方法，其特征在于，包括： 采用碳纖維拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計(jì)的臂體和設(shè)有導(dǎo)流槽的關(guān)節(jié)外殼，制作機(jī)械臂結(jié)構(gòu)； 基于DDPG算法構(gòu)建動(dòng)態(tài)擾動(dòng)觀測(cè)器，通過(guò)動(dòng)態(tài)擾動(dòng)觀測(cè)器輸出動(dòng)態(tài)補(bǔ)償量，結(jié)合擾動(dòng)補(bǔ)償算法，計(jì)算風(fēng)力擾動(dòng)值并集成至?無(wú)人飛行器的控制律，用?以實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)抗擾補(bǔ)償； 基于TD3算法在線調(diào)整阻抗參數(shù)，用以應(yīng)對(duì)負(fù)載突變； 基于優(yōu)化的多目標(biāo)PPO路徑規(guī)劃算法，生成實(shí)時(shí)避障路徑，并執(zhí)行相應(yīng)實(shí)時(shí)避障路徑的路徑規(guī)劃任務(wù)，用以應(yīng)對(duì)動(dòng)態(tài)障礙物； 所述導(dǎo)流槽設(shè)置于關(guān)節(jié)外殼的表面，且呈V型結(jié)構(gòu)，定義包含槽深、傾角和間距的幾何參數(shù)，通過(guò)CFD軟件仿真并驗(yàn)證在15ms的風(fēng)壓工況下的風(fēng)阻系數(shù)，用以優(yōu)化空氣動(dòng)力學(xué)性能； 所述基于優(yōu)化的多目標(biāo)PPO路徑規(guī)劃算法，生成實(shí)時(shí)避障路徑，并執(zhí)行相應(yīng)實(shí)時(shí)避障路徑的路徑規(guī)劃任務(wù)，包括： 采集實(shí)時(shí)環(huán)境感知數(shù)據(jù)，所述實(shí)時(shí)環(huán)境感知數(shù)據(jù)包括由雙目視覺(jué)相機(jī)采集的實(shí)時(shí)點(diǎn)云數(shù)據(jù)以及由IMU姿態(tài)傳感器采集的IMU姿態(tài)數(shù)據(jù)，將實(shí)時(shí)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行降采樣處理，得到128×128像素的深度圖，并輸入至三層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取，輸出動(dòng)態(tài)障礙物特征，并對(duì)動(dòng)態(tài)障礙物特征和IMU姿態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行狀態(tài)編碼，得到狀態(tài)編碼結(jié)果； 通過(guò)定義的動(dòng)態(tài)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)和策略更新機(jī)制優(yōu)化多目標(biāo)PPO路徑規(guī)劃算法，其中，動(dòng)態(tài)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的公式為： 式中，R為總獎(jiǎng)勵(lì)，、、為權(quán)重系數(shù)，用于平衡各個(gè)獎(jiǎng)勵(lì)項(xiàng)的重要性，為路徑完成度，表示當(dāng)前路徑的完成程度，取值范圍在0到1之間，為能耗，表示機(jī)械臂結(jié)構(gòu)在作業(yè)任務(wù)中消耗的能量，計(jì)算方式為關(guān)節(jié)力矩的平方和，具體公式為：，為第i個(gè)關(guān)節(jié)的力矩，n為關(guān)節(jié)總數(shù)，為碰撞風(fēng)險(xiǎn)，表示機(jī)械臂結(jié)構(gòu)與最近障礙物之間的距離倒數(shù)，并進(jìn)行歸一化處理； 構(gòu)建并訓(xùn)練策略網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，其中，策略網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)由LSTM層和用于輸出各關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)的概率分布的全連接層組成，在策略網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)訓(xùn)練過(guò)程中，輸入狀態(tài)編碼結(jié)果，輸出相應(yīng)環(huán)境狀態(tài)下的各關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)的概率分布，并結(jié)合動(dòng)態(tài)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)計(jì)算相應(yīng)環(huán)境狀態(tài)下的總獎(jiǎng)勵(lì)，基于相應(yīng)環(huán)境狀態(tài)下的總獎(jiǎng)勵(lì)更新策略網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)，得到優(yōu)化后的多目標(biāo)PPO路徑規(guī)劃算法； 通過(guò)雙目視覺(jué)相機(jī)實(shí)時(shí)檢測(cè)環(huán)境中的動(dòng)態(tài)障礙物，并根據(jù)相應(yīng)的狀態(tài)編碼結(jié)果，基于定義的局部路徑更新時(shí)間，觸發(fā)局部路徑重規(guī)劃?rùn)C(jī)制，重新規(guī)劃局部路徑，基于優(yōu)化后的多目標(biāo)PPO路徑規(guī)劃算法，輸出相應(yīng)局部路徑下的各關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)的概率分布，并選取最優(yōu)的關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)，將最優(yōu)的關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)作為實(shí)時(shí)避障路徑； 響應(yīng)于實(shí)時(shí)避障路徑，執(zhí)行相應(yīng)實(shí)時(shí)避障路徑的路徑規(guī)劃任務(wù)。

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