买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉长春理工大学申请的专利一种冗余机器人蛇优化逆运动学求解算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：CN117549299B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202311553742.2，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种冗余机器人蛇优化逆运动学求解算法是由王菲;刘冬;张承双;田明;包艳玲;吴静;李玉瑶;张承灏;张明军;罗宽;苏忠民设计研发完成，并于2023-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种冗余机器人蛇优化逆运动学求解算法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种冗余机器人蛇优化逆运动学求解方法，利用冗余机器人末端执行器的位姿误差构建优化目标函数，进而将冗余机器人逆运动学问题转换成一个等效的最小优化问题，利用蛇优化逆运动学算法对该问题进行优化求解。该方法能够简便快速的求解冗余机器人逆运动学，准确获取冗余机器人位姿的关节位置。

本发明授权一种冗余机器人蛇优化逆运动学求解算法在权利要求书中公布了：1.一种冗余机器人蛇优化逆运动学求解方法，在D维关节空间中第i个蛇个体的初始位置向量，即对应逆运动学问题的候选逆解，SO算法在食物搜寻阶段、蛇群交互阶段、蛇蛋替换阶段产生中间候选逆解V，全局最优候选逆解GB；所述D为机器人运动时与位姿相关的关节数，该算法每轮迭代可以获得N个可行逆解，将记忆并保存寻优过程中的全局最优解，并将该全局最优解作为算法的最终输出解；其特征在于该方法分为以下步骤： 步骤一：设定算法初始值，种群数量N，最大迭代次数T，关节个数D，食物阈值QT，温度阈值TT，确立目标函数，收敛精度； 所述的目标函数为 （1） 式中为机器人初始位姿矩阵，为机器人期望位姿矩阵；所述的冗余机器人以期望姿态到达目标位置，需满足，目标函数最小值如式（2）所示，所述关节限制范围如式（3）所示； （2） （3） 步骤二：根据式（3）确定冗余机器人各关节的关节限制范围并对每一关节的关节角度值进行随机初始化，关节角度随机初始化公式如式（4）； 步骤2-1，将初始化完成的候选逆解分为雌雄两组，每组数量为N2，得到N个初始候选逆解，其中i＝1～N，j＝1～D； （4） 其中，为D维关节空间中第j维分量的最小值，为D维关节空间中第j维分量的最大值，r为[0，1]范围内均匀分布的随机变量； 步骤2-2，根据式（1）利用目标函数计算适应度值并取最小适应度值为全局最优候选逆解GB，在产生候选逆解过程中，如果中间候选逆解V超出关节空间限制，利用公式（4）进行修正； 步骤三：根据式（5）计算当前迭代次数t下环境的食物参数Q与温度参数Temp； （5） 步骤四：判断温度参数Temp是否超过温度阈值TT，食物参数Q是否超过食物阈值QT； 当温度参数Temp超过温度阈值TT且食物参数Q超过食物阈值QT时，进行蛇优化算法食物探索阶段一，利用式（6）对每一候选逆解产生中间候选逆解V，根据中间候选逆解处理方法对中间候选逆解V进行处理； （6） 食物搜寻能力； 仅温度参数超过温度阈值TT时，进行蛇优化算法食物探索阶段二，利用式（7）对每一候选逆解产生中间候选逆解V，根据中间候选逆解处理方法对中间候选逆解V进行处理； （7） 当温度参数Temp未超出温度阈值TT，食物参数未超过食物阈值QT，进行蛇优化蛇群交互阶段；蛇群有40%的几率进行战斗，对于每一候选逆解产生中间候选逆解V，根据中间候选逆解V处理方法对中间候选逆解V进行处理； （8） 战斗能力，m代表雄性群体，f代表雌性群体； 蛇群有60%的几率进行交配，交配阶段同样会对候选逆解产生中间候选逆解V，根据中间候选逆解处理方法对中间候选逆解V进行处理； （9） 交配能力，m代表雄性群体，f代表雌性群体； 交配阶段完成后，有50%的几率产生蛇蛋，蛇蛋个体进行初始化操作并替代种群适应度最差个体； 所述中间候选逆解V的处理方法为：检测中间候选逆解V中各关节角度是否超出对其关节限制范围，如果超出则利用式（4）对其进行修正；然后根据目标函数对中间候选逆解V进行评估，如果中间候选逆解V优于候选逆解，则用中间候选逆解V替换候选逆解，否则保持候选逆解不变；如果中间候选逆解V优于上次迭代全局最优候选逆解GB，则用中间候选逆解V更新全局最优候选逆解GB，否则保持最优候选逆解GB不变； 步骤五：迭代执行上述步骤三、步骤四，当求解精度优于收敛精度或迭代次数达到最大次数T，输出最优候选逆解GB。

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长春理工大学，其通讯地址为：130000 吉林省长春市卫星路7089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”。