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龙图腾网获悉珞石(北京)机器人有限公司申请的专利一种基于粒子群优化算法的六轴机械臂轨迹规划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：CN118528262B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202410724781.2，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于粒子群优化算法的六轴机械臂轨迹规划方法是由张德馨设计研发完成，并于2024-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于粒子群优化算法的六轴机械臂轨迹规划方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于粒子群优化算法的六轴机械臂轨迹规划方法，包括：步骤S1，采用粒子群优化算法对六自由度串联机器人手臂进行轨迹规划，包括：机器人的末端机械臂从起点开始移动，在向目标移动的过程中检查是否有障碍物，如果检查存在障碍物，则采用粒子群优化算法；在搜索运动空间中粒子的最佳轨迹时，确定局部最佳值和全局最佳值，以确保目标在最佳粒子跟踪中移动到最佳轨迹上；步骤S2,利用五阶多项式进行关节空间的轨迹规划，使得串行机器人的末端执行器从起点无振动地移动到目标点，并且机器人手臂的所有关节同时完成。本发明对于六自由度机械臂这样的高复杂性系统，可以根据用户需求确定机器人从起点移动到目标时在每个点的位置。

本发明授权一种基于粒子群优化算法的六轴机械臂轨迹规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于粒子群优化算法的六轴机械臂轨迹规划方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1，采用粒子群优化算法对六自由度串联机器人手臂进行轨迹规划，包括：机器人的末端机械臂从起点开始移动，在向目标移动的过程中检查是否有障碍物，如果检查存在障碍物，则采用粒子群优化算法；在搜索运动空间中粒子的最佳轨迹时，确定局部最佳值和全局最佳值，以确保目标在最佳粒子跟踪中移动到最佳轨迹上，所述粒子群优化算法，包括： 步骤S11，创建起始群体、速度和位置； 步骤S12，计算群体中所有粒子的适应度值； 步骤S13，在每一代中将所有粒子与前一代的最佳粒子进行比较，如果适应度值更好则进行替换； 步骤S14，将所有局部最佳值进行比较，选取最好的作为全局最佳值； 步骤S15，更新速度和位置数值； 步骤S16，重复执行步骤S12至步骤S15，当满足停止条件时，停止粒子群算法，显示结果； 对于由D维参数组成的问题的适应度函数计算，由n个粒子组成的粒子矩阵如下式： 在上述粒子矩阵中，粒子i，xi＝[xi1，xi2,IxiD]， 给出先前最佳适应度值的粒子i的位置，Pbest＝[pi1,pi2，…,piD]； 全局最佳值Gbest对于每次迭代中的所有粒子都是唯一的，并且 Gbset＝[p1,p2，…,pD]. 粒子的速度表示为:vi＝[v1,v2，...,viD]； 步骤S2，利用五阶多项式进行关节空间的轨迹规划，使得串行机器人的末端执行器从起点无振动地移动到目标点，并且机器人手臂的所有关节同时完成； 对每个粒子位置的目标函数进行评价，确定最佳函数值和最佳位置，其中，所述目标函数用于根据速度、加速度和振动等限制参数最小化轨道时间和总距离； 根据当前速度、粒子的个别最佳位置及其相邻粒子的最佳位置选择新的速度； 迭代更新粒子位置、速度和邻居，其中，迭代更新的新位置是旧位置加上速度，通过修改速度以保持粒子在边界内； 使用库函数，确定机器人的关节角度，所述关节角度包括：每个关节的起始和结束角度； 根据关节角度创建的最大和最小约束确定的五次多项式；对末端机械手从起点到终点进行平滑连续的轨迹估计；其中，所述五次多项式用于描述末端机械手在两点之间的运动轨迹； 通过确定每个关节角度的线性方程来估计机器人操纵器行进的路径，目标是获得给出最短距离并避开可能存在的障碍物的线性方程； 通过计算尖端机械手绘制的所有点到目标点之间的距离，创建目标函数如下： 其中，Q为目标坐标，P表示机器人移动到目标点时创建的位置坐标。

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