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龙图腾网获悉中国科学院长春光学精密机械与物理研究所申请的专利类人化手臂刚度与运动技能的机械臂学习方法、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：CN116652938B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202310546228.X，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权类人化手臂刚度与运动技能的机械臂学习方法、设备是由李佳欣;谭向全;胡金鑫;刘昌儒设计研发完成，并于2023-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本类人化手臂刚度与运动技能的机械臂学习方法、设备在说明书摘要公布了：本发明涉及机器人控制和机器学习技术领域，具体提供了一种类人化手臂刚度与运动技能的机械臂学习方法、计算机设备以及介质，包括示教演示和学习两个阶段，示教演示阶段收集任务轨迹信息和人体手臂刚度信息，学习阶段完成对轨迹信息和手臂刚度信息的提取并建立相应的运动轨迹模型和自适应刚度模型，实现对机械臂的控制，在学习类人化刚度技能的同时完成对任务轨迹的运动规划，让机械臂具备运动技能的同时具有变刚度技能，可以让机械臂应用到人机协作、辅助医疗等更多的工作场合。

本发明授权类人化手臂刚度与运动技能的机械臂学习方法、设备在权利要求书中公布了：1.一种类人化手臂刚度与运动技能的机械臂学习方法，其特征在于，包括： 在示教人员的手臂上佩戴肌电信号传感器，所述肌电信号传感器用于测试所述示教人员的手臂刚度信息； 在机械臂的末端安装力传感器并安装工作负载，所述力传感器用于对所述工作负载的重量进行测量得到工作负载重量信息； 所述示教人员拖动所述机械臂从示教起始位置到达示教目标位置，并获取拖动过程中所述机械臂的轨迹信息和所述手臂刚度信息，其中所述轨迹信息包括时间序列和末端在XYZ三个方向的位置信息； 对所述轨迹信息进行预处理并根据所述位置信息和所述时间序列确定任意时刻各个方向的速度与加速度信息； 利用DMP算法结合所述速度与加速度信息对所述机械臂的运动轨迹进行学习，完成示教阶段中运动轨迹模型的学习； 利用高斯基核函数对所述时间序列和所述手臂刚度信息进行拟合，并使用正则系统进行驱动，采用局部加权回归算法对权重参数进行学习，完成示教过程中刚度拟合项的学习；所述利用高斯基核函数对所述手臂刚度信息进行拟合，并使用正则系统进行驱动，采用局部加权回归算法对权重参数进行学习，完成示教过程中刚度拟合项的学习，包括： 采用N个高斯基核函数对示教过程中的刚度曲线进行拟合，使用正则系统进行驱动，表示为：，根据示教过程中采集的每一时刻的手臂刚度信息得到序列，并通过最小化误差，采用局部加权回归算法对权重参数进行学习，解为：，式中： 表示高斯基核函数；表示高斯基核函数个数；表示每个高斯基核函数权重； 通过上式完成对权重参数的确定，完成对示教过程中刚度的拟合项的学习； 将自适应系数与所述刚度拟合项相结合，得到示教阶段自适应刚度模型； 获取新任务下的任务信息，所述任务信息包括起始位置、目标位置和运动时间，所述运动轨迹模型基于所述任务信息输出预计运动轨迹，所述自适应刚度模型基于所述任务信息输出预计刚度控制信息； 基于所述预计运动轨迹和所述预计刚度控制信息控制所述机械臂工作。

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