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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于演化函数的目标集一致性的机器人控制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：CN118848973B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202410993015.6，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于演化函数的目标集一致性的机器人控制方法是由佘志坤;胡瑞琪;耿嘉设计研发完成，并于2024-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于演化函数的目标集一致性的机器人控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于演化函数的目标集一致性的机器人控制方法，属于机器人自动控制技术领域，解决了现有技术中定位不准确、只能处理单一初始状态不能处理初始集合的。本发明的方法包括确定输入参数、预处理、参考轨道生成、可达集近似和验证的步骤，最后将通过验证条件的验证结果作为机器人的控制指令。本发明的方法通过使用水平集表示的初始集合如：机器人可能出发时的状态，包括可能的位置，速度等，能够直接处理非凸的甚至非连通集合的初始集，用以刻画更复杂更普适的初始集合；另外。本发明基于参考轨迹的框架，克服了现有技术中潜在的局部最优困境，能够快速准确的获得控制结果。

本发明授权一种基于演化函数的目标集一致性的机器人控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于演化函数的目标集一致性的机器人控制方法，其特征在于，具体步骤如下： 步骤1、构建机器人的动力系统和约束条件；根据机器人的动力系统和约束条件获得水平集；使用水平集作为初始集 步骤2、构建可达集演化函数； 步骤3，将控制机器人的总时间T分成K步，获取时间步长ΔTk和第k步训练集 令k＝1，当k＝1时，第k步训练集为初始集 步骤4、确定第k步机器人控制器的输入参数； 其中，输入参数包括第k步训练集的矩形控制器的取值范围最大控制时间范围控制器的机器学习样本数量Count、候选控制器的数量Sample、系统目标函数RAtar、系统障碍函数RAavo、可达集的过近似函数的数值精度epsilon1、对可达和规避验证的误差边界限制epsilon2、预处理模块执行需规避的障碍物集的安全边界范围r1、可达集演化函数近似精度的分配比例r2和时间步长； 步骤5、基于第k步训练集标量函数g、向量场函数f、系统目标函数RAtar和系统障碍函数RAavo，获得第k步参考轨迹； 步骤6、在预处理模块中输入向量场函数f、第k步训练集的矩形控制机器人的总时间T；获得当前步下，每个时刻的总可达集的粗略矩形外包框，根据粗略矩形外包框获得当前步下，各个时刻对应的可达集范围 步骤7、基于第k步训练集步骤5获得的第k步参考轨迹和候选控制器获得当前时刻tk的控制器； 步骤8、基于步骤2的可达集演化函数，将步骤4的输入参数和步骤6获得的各个时刻对应的可达集范围输入步骤7中的当前时刻tk的控制器进行可达集近似获得第k步可达集过近似 步骤9、建立验证条件；基于验证条件、第k步可达集过近似和第k步的可达集范围可达和规避验证的误差边界限制epsilon2，系统目标函数RAtar和系统障碍函数RAavo，对第k步可达集过近似进行验证操作；如果满足验证条件，获得验证后的控制器；如果不满足验证条件，根据验证情况，进行参数调整； 其中，参数调整的方法包括： 令k＝k+1，返回步骤4，调整机器人控制器的输入参数，重新确定机器人控制器的输入参数，然后进入步骤5； 或， 令k＝k+1，使用当前步可达集过近似作为下一步训练集，返回步骤7； 或， 调整可达和规避验证的误差边界限制epsilon2，返回步骤9进行验证操作； 步骤10，使用步骤9获得的验证后的控制器作为机器人的控制指令。

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