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龙图腾网恭喜龙门实验室申请的专利一种基于对抗学习的机械臂轨迹优化方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120056139B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510554278.1，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于对抗学习的机械臂轨迹优化方法及系统是由于坤杰;梁静;王河山;于明渊;岳彩通设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对抗学习的机械臂轨迹优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于对抗学习的机械臂轨迹优化方法及系统，具体地，把机械臂运动空间离散化得到体素，基于体素是否含有障碍物得到多通道图像，利用RRT算法得到机械臂的待优化体素序列；采用不同的邻域半径和步长计算得到不同条件下的体素序列；根据邻域半径和步长计算得到体素序列的标签，通过判别器的特征提取单元提取多通道图像的特征，将多通道图像的特征和体素序列进行特征融合后得到判别器的输出，基于所述标签和所述判别器的输出对判别器进行预训练；采用预训练好的判别器对对抗网络进行训练，将多通道图像和待优化体素序列输入到训练完成的生成器中得到机械臂轨迹优化结果。

本发明授权一种基于对抗学习的机械臂轨迹优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于对抗学习的机械臂轨迹优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 把机械臂运动空间离散化得到体素，基于体素是否含有障碍物得到多通道图像，利用RRT算法得到机械臂的待优化体素序列；采用不同的邻域半径和步长计算得到不同条件下的体素序列； 根据邻域半径和步长计算得到体素序列的标签，通过判别器的特征提取单元提取多通道图像的特征，将多通道图像的特征和体素序列进行特征融合后得到判别器的输出，基于所述标签和所述判别器的输出对判别器进行预训练； 采用预训练好的判别器对对抗网络进行训练，将多通道图像和待优化体素序列输入到训练完成的生成器中得到机械臂轨迹优化结果； 所述根据邻域半径和步长计算得到体素序列的标签，具体为： 对邻域半径和步长分别进行归一化； 获取邻域半径和步长的权重，计算归一化邻域半径和权重的乘积的指数函数，以及归一化后步长和权重的乘积的负指数函数，将指数函数和负指数函数的乘积归一化后结果作为所述标签； 所述采用预训练好的判别器对对抗网络进行训练，具体为： 加载预训练好的判别器模型及其权重，并初始化生成器模型； 从数据集中获取一批多通道图像和对应的待优化体素序列，将多通道图像和待优化体素序列输入到生成器中，得到生成器输出的优化后的体素序列； 将输入的多通道图像和生成器输出的优化后的体素序列输入到预训练好的判别器中，获取判别器的输出得分； 根据判别器的输出得分计算生成器的损失，使用计算得到的生成器损失，通过优化器更新生成器的参数； 所述采用预训练好的判别器对对抗网络进行训练，还包括： 对于同一个多通道图像，获取标签值最大的体素序列，以及生成器生成的体素序列在判别器中的输出，根据两个体素序列的差异，以及标签和生成器输出的差异计算判别器的损失，利用所述损失更新判别器。

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