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龙图腾网获悉四川大学锦江学院申请的专利基于改进多目标PSO算法的机械臂轨迹优化获取方法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：CN116352697B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202211555177.9，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于改进多目标PSO算法的机械臂轨迹优化获取方法是由何政洋;段晨旭;唐小洁;贾成芬;申勤设计研发完成，并于2022-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进多目标PSO算法的机械臂轨迹优化获取方法在说明书摘要公布了：本发明涉及机械臂轨迹优化领域，基于改进多目标PSO算法的机械臂轨迹优化获取方法，其特征在于，包括以下步骤：SA：构建目标机械臂的每个关节关于角度和时间的关节轨迹，将关节轨迹作为待优化对象；SB：采用改进多目标PSO算法对关节轨迹进行优化获得最优解集，获得最优解集所对应的关节轨迹。本发明以角度为目标拟合出的关节路径再获得的最优关节路径，可以使得每个关节的运行时间更短，关节空间中的轨迹更平滑。

本发明授权基于改进多目标PSO算法的机械臂轨迹优化获取方法在权利要求书中公布了：1.基于改进多目标PSO算法的机械臂轨迹优化获取方法，其特征在于，包括以下步骤： SA：构建目标机械臂的每个关节关于角度和时间的关节轨迹，将关节轨迹作为待优化对象； SB：采用改进多目标PSO算法对关节轨迹进行优化获得最优解集，获得最优解集所对应的关节轨迹； SB具体为： SB1、基于关节轨迹构建每个关节相关于角度和时间的初始粒子群Pi； SB2、采用单个最佳的评估和选择方法对初始粒子群Pi的每个关节进行评估和选择，获得初始的个体帕累托解集及其对应的适应度，记为pBesti和pFi；采用全局最优的评估和选择方法对初始粒子群Pi的每个关节进行评估和选择，获得初始的全局帕累托解集及其对应的适应度，记为gBesti和gFi； SB3、更新粒子的速度和位置、变异粒子群获得新的粒子群，新的粒子群记为Pi+1； SB4、采用单个最佳的评估和选择方法对粒子群Pi+1的每个关节的每个粒子进行评估和选择，获得初始的个体帕累托解集及其对应的适应度，记为pBesti+1和pFi+1；采用全局最优的评估和选择方法对粒子群Pi+1的每个关节的进行评估和选择，获得初始的全局帕累托解集及其对应的适应度，记为gBesti+1和gFi+1； SB5、执行循环判定操作，若符合pBesti+1pBesti和gBesti+1gBesti，则重复SB3至SB5，否则，输出gBest＝gBesti+1和gFi+1。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人四川大学锦江学院，其通讯地址为：620000 四川省眉山市彭山区锦江大道1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。