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龙图腾网获悉成都信息工程大学申请的专利自适应动量LM级联B样条插值粒子群的机器人标定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：CN120170758B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510661654.7，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权自适应动量LM级联B样条插值粒子群的机器人标定方法是由胡珍珍;陈永强;邓永红;李志斌;王天宝;张敏;李英祥设计研发完成，并于2025-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本自适应动量LM级联B样条插值粒子群的机器人标定方法在说明书摘要公布了：本发明涉及机器人标定技术领域，公开自适应动量LM级联B样条插值粒子群的机器人标定方法，包括步骤：基于LM模型构建运动学误差模型，构建损失函数对运动学误差模型的D‑H参数进行优化；基于运动学误差模型构建最小二乘目标函数，采用AMLM算法获得D‑H参数的次优解；将次优解作为BIPSO初始种群的中心值，在BIPSO算法中生成候选解集，通过BIPSO算法获得机器人D‑H参数误差的最优解。本发明在传统LM算法中引入动量项以抑制超调振荡现象，在经典粒子群优化算法PSO中融入B样条插值技术，将这两种改进的算法进行级联，实现对机器人的几何参数更精确的估计。

本发明授权自适应动量LM级联B样条插值粒子群的机器人标定方法在权利要求书中公布了：1.自适应动量LM级联B样条插值粒子群的机器人标定方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1，基于Denavit-Hartenberg模型构建运动学误差模型，根据机器人标定原理，构建损失函数对运动学误差模型的D-H参数进行优化； 所述步骤1中，根据机器人标定原理，构建损失函数对运动学误差模型的D-H参数进行优化的步骤，包括： 根据机器人标定原理，构建如下目标函数对D-H参数进行优化： （8） 式（8）中，表示第l个样本数据的拉线实际长度与理论长度的偏差函数；L表示样本数据的数量，l=1,2,…,L；D表示机器人的名义几何参数； 步骤2，基于运动学误差模型构建最小二乘目标函数，采用AMLM算法获得D-H参数的次优解； 所述步骤2具体包括： LM算法的更新步长公式为： （9） 式（9）中，表示第k步更新的D-H参数误差增量向量；表示第k步的D-H参数误差向量；表示雅可比矩阵；表示单位矩阵；为式（8）中的目标函数，表示第k步的位置误差向量；表示阻尼因子； 在传统LM算法上引入动量后，创建新的AMLM算法，其更新步长公式为： （10） 式（10）中，表示第k步加入动量后更新的D-H参数误差向量；表示第k步动量系数，； AMLM算法的位置更新公式如下： （13） 式（13）中，表示AMLM算法得出的次优解，也即通过AMLM算法得出的第k+1步D-H参数误差向量； 步骤3，将次优解作为BIPSO初始种群的中心值，在BIPSO算法中生成候选解集，采用BIPSO算法获得机器人D-H参数误差的最优解。

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