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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利机械臂抓取大型薄板时的运动轨迹平稳控制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：CN119388427B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202411637910.0，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权机械臂抓取大型薄板时的运动轨迹平稳控制方法及系统是由胡志力;华林;吴腾设计研发完成，并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本机械臂抓取大型薄板时的运动轨迹平稳控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种机械臂抓取大型薄板时的运动轨迹平稳控制方法及系统，所述方法包括：通过摄像头和传感器实时采集机械臂和薄板周边的环境数据，创建作业环境模型；基于所述作业环境模型初始化机械臂的运动路径，将所述运动路径表示为图结构并输入预训练的图神经网络模型，通过预训练的图神经网络模型规划机械臂的运动路径，得到当前作业环境模型下的规划路径；通过多个智能体协同执行机械臂的控制任务，并采用多智能体强化学习策略进行控制决策优化，使机械臂按照所述规划路径运动。本发明可以快速适应动态变化的作业环境，实时调整规划路径，提高路径规划的可靠性，且能在保障抓取精度的基础上，提高机械臂轨迹控制的平稳性。

本发明授权机械臂抓取大型薄板时的运动轨迹平稳控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种机械臂抓取大型薄板时的运动轨迹平稳控制方法，其特征在于，所述方法包括： 通过摄像头和传感器实时采集机械臂和薄板周边的环境数据，创建作业环境模型； 基于所述作业环境模型初始化机械臂的运动路径，将所述运动路径表示为图结构并输入预训练的图神经网络模型，通过预训练的图神经网络模型规划机械臂的运动路径，得到当前作业环境模型下的规划路径； 通过多个智能体协同执行机械臂的控制任务，并采用多智能体强化学习策略进行控制决策优化，使机械臂按照所述规划路径运动； 所述基于所述作业环境模型初始化机械臂的运动路径，将所述运动路径表示为图结构并输入预训练的图神经网络模型，通过预训练的图神经网络模型规划机械臂的运动路径，得到当前作业环境模型下的规划路径具体包括： 提取作业环境模型中的关键路径节点，通过混合的强化学习策略生成初始运动轨迹，其中，关键路径节点包括抓取过程中的转折点、障碍物位置、薄板的边缘； 将所述初始运动轨迹表示为图结构，将所述图结构输入预训练的图神经网络模型，输出当前作业环境模型下的规划路径； 当作业环境模型发生变化时，将所述规划路径表示为图结构，通过预训练的图神经网络模型重新规划机械臂的运动路径，更新当前作业环境模型下的规划路径； 所述混合的强化学习策略采用基于价值的强化学习算法与基于策略的强化学习算法加权融合的方式得到； 采用分布式计算架构进行机械臂的运动路径优化； 其中，所述分布式计算架构的每个计算节点独立执行深度强化学习算法进行机械臂的运动路径优化，每个计算节点的目标函数为： 其中，Jkθ是第k个计算节点的目标函数，表示在第k个计算节点上由共享参数θ定义的策略，τ是一个目标运动轨迹，rst,at是t时刻机械臂在状态st时执行动作at所对应的奖励；表示在策略下，沿着目标运动轨迹τ所获得的总奖励的期望； 所述分布式计算架构通过全局协调器更新共享参数θ，整合各个计算节点的运动路径优化结果，得到优化后的规划路径；所述更新共享参数θ的公式为： 其中，θ′为更新后的共享参数，α是学习率，是目标函数Jkθ对共享参数θ的梯度。

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