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龙图腾网获悉德清县浙工大莫干山研究院申请的专利基于有限时间神经网络的机器人轨迹跟踪方法、装置及介质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：CN119910665B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510408424.X，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于有限时间神经网络的机器人轨迹跟踪方法、装置及介质是由张钰;何熊熊设计研发完成，并于2025-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于有限时间神经网络的机器人轨迹跟踪方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于有限时间神经网络的机器人轨迹跟踪方法、装置及介质，包括：通过DH参数计算从机器人基座坐标系到末端执行器坐标的转换矩阵；得出笛卡尔位置运动学方程，并设定机器人末端姿态约束方程；设定机器人末端执行器的笛卡尔空间期望轨迹；将机器人姿态保持轨迹跟踪问题描述为一种二次规划策略；设计一种姿态保持轨迹跟踪的有限时间神经网络；构建求解步骤4建立的二次规划策略的具体动态参数的有限时间神经网络模型，将有限时间神经网络模型用于机器人的轨迹跟踪。本发明由于采用了动态参数设计在任意初始误差情形下都具有更快速的有限时间收敛性，而且经验证采用该方法的机器人轨迹跟踪精度较高。

本发明授权基于有限时间神经网络的机器人轨迹跟踪方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于有限时间神经网络的机器人轨迹跟踪方法，其特征在于，包括： 步骤1，通过DH参数计算从机器人基座坐标系到末端执行器坐标的转换矩阵； 步骤2，根据步骤1得到笛卡尔位置运动学方程，并设定机器人末端姿态约束方程，其中，笛卡尔位置运动学方程为，机器人末端姿态约束方程为，式中，表示笛卡尔位置雅可比矩阵，分别表示关节的角度和关节的角速度，代表机器人末端位置速度向量，代表姿态雅可比矩阵，表示方向速度向量； 步骤3，设定机器人的末端执行器的笛卡尔空间期望轨迹； 步骤4，将机器人姿态保持轨迹跟踪问题描述为一种二次规划策略，包括： 制定机器人姿态保持轨迹跟踪的二次规划策略为： 1 其中，表示对目标函数求最小值，表示式1需要满足的约束条件；表示辅助变量，，，Oc表示实际方向向量，，表示对应向量的维数为3，η0为姿态调节参数，；；分别表示期望轨迹和期望轨迹的导数；为实际末端执行器的笛卡尔轨迹，ηp为轨迹调节参数，；表示设定的期望方向向量，表示的导数，表示方向偏差，为0则表示实现了机器人末端姿态的保持；表示位置反馈项； 步骤5，基于新型有界激活函数设计一种姿态保持轨迹跟踪的动态参数有限时间神经网络，包括： 构造如下具有动态参数的有限时间神经网络求解步骤4中的二次规划策略： 2 其中，为误差的第ij个元素，为的导数；为常值参数，，表示的绝对值；表示对进行幂次运算；exp·表示以自然常数e为底数的指数算子，κ1、κ2、α为正调节参数，κ1＞1，κ2＞1，α＞1，γt为动态参数，，q为正调节参数，；sgn（·）表示符号函数； 步骤6，首先，通过定义合理的误差函数构建求解步骤4建立的二次规划策略的具体动态参数的有限时间神经网络模型；然后，将该有限时间神经网络模型用于机器人的轨迹跟踪，包括： 定义如下拉格朗日函数： 6 其中，表示拉格朗日函数；代表拉格朗日乘子向量，表示的转置矩阵；将分别关于和求偏导，并令偏导为零得如下线性方程： 7 其中，M,Y,W均为中间变量，，，，为单位矩阵，为的转置矩阵，为的转置矩阵； 为求解步骤4中的二次规划策略，定义为矩阵误差函数，且；将误差函数代入式2得到以下有限时间神经网络模型： 8 其中，分别表示的导数； 经式8计算得解，其前n项为机器人的关节角速度向量。

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