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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于迭代算法求解的机器人数据驱动控制方法和装置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：CN119045333B 。

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：202411177270.X，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于迭代算法求解的机器人数据驱动控制方法和装置是由张兴龙;李聪;熊泉;兰弈星;周星;徐昕设计研发完成，并于2024-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于迭代算法求解的机器人数据驱动控制方法和装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于迭代算法求解的机器人数据驱动控制方法和装置。所述方法包括：根据待优化的线性增益矩阵和升维特征函数，构建机器人动力学模型的控制策略；所述升维特征函数是在Koopman算子框架中将机器人的原始状态空间映射到高维特征空间，以此将控制策略的非线性优化问题转化为高维线性优化问题，定义Q函数，通过Q函数转化，以数据驱动方式使用z＝s,u的数据样本迭代计算矩阵的更新值hi，计算所述线性增益矩阵，以此得到机器人动力学模型的控制策略。采用本方法能够避免引入模型误差，能够计算更优的控制策略。

本发明授权基于迭代算法求解的机器人数据驱动控制方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于迭代算法求解的机器人数据驱动控制方法，其特征在于，所述方法包括： 根据待优化的线性增益矩阵和升维特征函数，构建机器人动力学模型的控制策略；所述升维特征函数是在Koopman算子框架中将机器人的原始状态空间映射到高维特征空间，以此将控制策略的非线性优化问题转化为高维线性优化问题；将控制策略的非线性优化问题转化为高维线性优化问题，包括： 将控制策略的非线性优化问题转化为高维线性优化问题为： 其中，所述高维线性优化问题满足高维下的模型约束为： s+表示s的下一个状态，w和v均表示模型误差； 在线性空间中，定义Q函数为： Qzk＝lzk+γVAsk+Buk+wk 其中，z＝s,u，s表示所述升维特征函数Ψx的简化表示，u表示所述控制策略，rzk＝|uk|2+|sk|2，A、B、C均为求解所述高维特征空间的模型参数，wk为模型误差，γ表示折扣因子，V·表示状态值函数； 根据所述Q函数，定义其中q＝nψ+m，nψ表示升维特征函数的空间维度，m表示控制策略的维度，是与相关的矩阵的向量化； 以数据驱动方式使用z＝s,u的数据样本迭代计算矩阵的更新值hi，计算所述线性增益矩阵，以此得到机器人动力学模型的控制策略u； 以数据驱动方式使用z＝s,u的数据样本迭代计算矩阵的更新值hi，计算所述线性增益矩阵，包括： 定义 在第i次迭代时，通过最小二乘法计算的更新值hi为： 使用所述z＝s,u的数据样本迭代计算矩阵的更新值hi，计算所述线性增益矩阵； 所述方法还包括： 设置数据样本z＝s,u的数据集为记定义ΔZ＝Z-γZ+，并要求ΔZΔZT满秩，定义所述控制策略为： 其中，d为零均值噪声； 所述方法还包括： 更新值hi的计算公式为： hi＝ΔZΔZT-1ΔZY 其中，

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