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龙图腾网获悉杭州市余杭区海创人形机器人产业创新中心申请的专利一种冗余自由度机械臂多路径点关节空间路径搜索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：CN120307286B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202510505811.5，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种冗余自由度机械臂多路径点关节空间路径搜索方法是由宋伟;周天设计研发完成，并于2025-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种冗余自由度机械臂多路径点关节空间路径搜索方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种冗余自由度机械臂多路径点关节空间路径搜索方法，包括：步骤一、建立冗余自由度机械臂模型，获取机械臂在其任务需求所指定的各个路径点处的目标末端位姿矩阵；步骤二、通过逆运动学求解方法，对每个路径点所对应的末端位姿矩阵求解出有限组备选关节角度解，并将所有路径点的有限组备选关节角度解组合，形成全过程备选关节角度解库；步骤三、设计改进的粒子群优化算法，计算每个粒子的适应度并进行迭代更新；步骤四、提取适应度最优的粒子，输出最优粒子所对应的各个路径点的关节角度解，使机械臂达到目标末端位置。本发明解决传统算法容易陷入局部最优解的问题，实现了冗余机械臂高效、精确的关节空间路径搜索，具有重要的研究价值。

本发明授权一种冗余自由度机械臂多路径点关节空间路径搜索方法在权利要求书中公布了：1.一种冗余自由度机械臂多路径点关节空间路径搜索方法，其特征在于，包括： 步骤一、建立冗余自由度机械臂模型，获取机械臂在其所指定的各个路径点处的目标末端位姿矩阵； 步骤二、通过逆运动学求解方法，对每个路径点所对应的末端位姿矩阵求解出有限组备选关节角度解，并将所有路径点的有限组备选关节角度解组合，形成全过程备选关节角度解库； 步骤三、设计改进的粒子群优化算法，计算每个粒子的适应度并进行迭代更新；具体包括： S3.1、设计改进粒子群优化算法，并设置其中的各个参数，各参数包括粒子数量、最大循环次数、目标函数、每个粒子的初始位置、每个粒子的初始个体最优值、每个粒子的初始局部最优值、初始粒子群体最优值、惯性权重、个体学习因子、局部学习因子、全局学习因子，每一个粒子代表一组各个路径点所选择的关节角度解； 所述惯性权重的设置引入自适应机制，综合考虑粒子的迭代次数和粒子的目标值，初期通过增大惯性权重来增强粒子的全局搜索能力，当有粒子飞行至最优点附近时，则减小惯性权重增加粒子的局部搜索能力，具体表达式如下： ，其中，，，其中，表示惯性权重，和表示设置的惯性权重最大值和最小值，表示粒子当前的迭代次数，代表设置的最大循环次数；比值量化了粒子的个体最佳、局部最佳和全局最佳之间的相对距离，用于调节与粒子自我经验相关的探索行为的影响；在搜索的初始阶段， 接近于，导致的值增大，使得粒子搜索空间增大，随着优化的进行，逐渐减小，促使粒子集中在当前最佳位置附近的局部区域； S3.2、对于每一个粒子，基于其初始位置和目标函数计算适应度，如果适应度优于该粒子当前个体最优值，则将该粒子个体最优值更新为该适应度；如果适应度优于该粒子当前局部最优值，则将该粒子局部最优值更新为该适应度；如果适应度优于当前粒子群体最优值，则将粒子群体最优值更新为该适应度； S3.3、对于每一个粒子，根据改进粒子群优化算法公式计算该粒子的飞行速度，将每一个粒子的当前位置与飞行速度相加，得到粒子的新位置； S3.4、将每一个粒子的新位置代入S3.2中重新计算新的适应度，并且重复S3.2后续过程，直至达到最大循环次数； 步骤四、提取适应度最优的粒子，输出最优粒子所对应的各个路径点的关节角度解，使机械臂达到目标末端位置。

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