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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于神经网络和动态系统模型的机器人示教避障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：CN120095814B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202510295853.0，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于神经网络和动态系统模型的机器人示教避障方法是由刘炜斌;杨辰光;王柠;张健设计研发完成，并于2025-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络和动态系统模型的机器人示教避障方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络和动态系统模型的机器人示教避障方法，该方法包括下述步骤：获取演示数据集；将当前机器人状态编码为高维特征向量；从编码后的特征提取非线性特征分量，将特征加权求和并添加二次项，构建能量函数；构建决策函数，将机器人的状态和环境信息分别乘以对应的权重，得到决策函数的输出；将决策函数的输出输入到多任务混合神经网络，生成参数向量，基于参数向量构建下三角矩阵并通过cholosky分解构造调制矩阵；构建损失函数，通过非线性规划的方法获取最优模型参数；将神经动态系统模型的输出作为机器人控制策略完成指定任务。本发明通过引入动态系统模型和神经网络，解决了时间依赖性和动态避障的瓶颈问题。

本发明授权基于神经网络和动态系统模型的机器人示教避障方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络和动态系统模型的机器人示教避障系统，其特征在于，包括：演示数据获取模块、决策函数构建模块、调制矩阵构建模块和能量函数构建模块、控制策略输出模块； 所述演示数据获取模块用于采集人类演示数据和障碍物信息，生成演示数据集； 所述决策函数构建模块用于融合状态与环境信息构建决策函数，利用决策函数动态分配任务跟踪与避障行为的权重，根据机器人状态和环境信息生成自适应控制策略； 所述调制矩阵构建模块用于通过多任务混合神经网络构建调制矩阵，调制矩阵动态调节机器人运动的方向与幅度，学习复现复杂轨迹特征与避障行为； 所述能量函数构建模块用于通过神经网络从机器人状态编码后的特征提取非线性特征分量，将特征加权求和并添加二次项，构建能量函数，基于能量函数使轨迹收敛至唯一目标点； 所述控制策略输出模块用于构建损失函数，通过非线性规划的方法获取神经动态系统模型最优参数，将神经动态系统模型的输出作为机器人控制策略完成指定任务。

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