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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种多冗余度机械臂系统的一致性规划方法及电子设备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：CN116922390B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202311050384.3，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种多冗余度机械臂系统的一致性规划方法及电子设备是由肖腾飞;杨松;韩瑜;钱军设计研发完成，并于2023-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多冗余度机械臂系统的一致性规划方法及电子设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种多冗余度机械臂系统的一致性规划方法及电子设备，本申请首先获取领导者机械臂的结构参数并据此获得领导者机械臂的期望轨迹，进而根据实际工作目标确定二次规划问题模型，再以有向拓扑图来描述各个机械臂之间的交互关系，并利用预先构建的迭代学习网络求解算法求解得到的各个跟随者机械臂的关节角速度控制量，最后将各个关节角速度控制量传输至对应的跟随者机械臂的下位机控制器，以供下位机控制器驱动对应的跟随者机械臂进行运动，使所有机械臂的末端执行器跟随所述领导者机械臂的期望轨迹；本申请可以实现多机械臂系统的一致性规划，可广泛应用于机械臂控制领域。

本发明授权一种多冗余度机械臂系统的一致性规划方法及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种多冗余度机械臂系统的一致性规划方法，其特征在于，包括： S1：从多冗余度机械臂系统中获取领导者机械臂的结构参数，并根据所述结构参数建立所述领导者机械臂的逆运动学方程，以获得所述领导者机械臂的期望轨迹； S2：根据冗余度机械臂系统的实际工作目标，确定以重复运动指标作为性能指标的时变二次规划问题模型； S3：根据冗余度机械臂系统中各个机械臂的通信网络结构，以有向拓扑图来描述冗余度机械臂系统中所述领导者机械臂与各个跟随者机械臂的交互关系，以及各个跟随者机械臂之间的交互关系； S4：获取预先构建的迭代学习网络求解算法，并根据所述迭代学习网络求解算法求解得到的各个跟随者机械臂的关节角速度控制量，所述迭代学习网络求解算法为根据冗余度机械臂系统的可重复特性构建得到； 其中，获取预先构建的迭代学习网络求解算法包括以下步骤： 将所有机械臂的关节角速度向量组合为： 无约束优化目标函数如下： 其中，表示所述无约束优化目标函数对向量的偏导数；表示惩罚因子，表示矩阵的第v行, 表示向量的第v行；表示所述领导者机械臂的雅克比矩阵，表示所述领导者机械臂期望轨迹的时间导数；表示系数向量，表示一个正定对称的系数矩阵；N表示机械臂的总个数； 获取预先构建的迭代学习网络求解算法，所述迭代学习网络求解算法的表达式为： 其中，表示学习增益矩阵，矩阵，表示对应机械臂的雅克比矩阵；表示迭代学习的输入；变量描述冗余度机械臂系统的任务重复次数，变量描述任务时间； S5：将各个所述关节角速度控制量传输至对应的跟随者机械臂的下位机控制器，以供下位机控制器驱动对应的跟随者机械臂进行运动，使所有机械臂的末端执行器跟随所述领导者机械臂的期望轨迹。

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