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龙图腾网获悉中国建筑第四工程局有限公司;重庆深赛科技有限公司申请的专利一种基于量子鸽群优化的机械臂模糊PID控制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：CN116728404B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202310591367.4，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于量子鸽群优化的机械臂模糊PID控制方法是由阳洋;钟佳;亢秀山;杨小虎;杨华;苏广洪;田桂青;武杰;周航;宿灵;王学军;李超;罗洋;杨涛;祝欢设计研发完成，并于2023-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于量子鸽群优化的机械臂模糊PID控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于量子鸽群优化的机械臂模糊PID控制方法，首先进行运动轨迹规划，通过模糊PID控制器控制机械臂按照规划的运动轨迹进行运动；采用QAPIO算法对模糊PID控制参数进行优化，每只鸽子都可以作为机械臂各关节PID控制参数。本发明的QAPIO算法对原算法中的指南针算子更新方程、实数编码的量子表示中的概率密度函数和量子旋转门进行了修改，使得该算法具有持续更新能力，可以不断对最优值进行更新，提高全局优化能力，避免过早取得局部最优，解决了原算法容易过早陷于[0,0,...,0,0]T点造成优化算法失效的问题。本发明有效实现了对机械臂模糊PID控制器参数进行优化，具有较好的实用性。

本发明授权一种基于量子鸽群优化的机械臂模糊PID控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于量子鸽群优化的机械臂模糊PID控制方法，其特征在于，首先进行运动轨迹规划，通过模糊PID控制器控制机械臂按照规划的运动轨迹进行运动；采用量子鸽群算法对模糊PID控制参数进行优化，每只鸽子都可以作为机械臂各关节PID控制参数，选取量子鸽群算法中的粒子x为各关节PID控制参数，更新所设置的x，包括以下步骤： 步骤S100：初始化参数t、Np0、α0、Δθ、R与位置信息， 其中，t为当前迭代次数，Np0为鸽子总数，α0为初始伪态概率，Δθ为量子旋转门变化角度，R为罗盘算子； 步骤S200：设置每只鸽子的随机速度和位置信息，比较每只鸽子的适应度，找出当前最优解； 步骤S300：对中心地标坐标进行求解，并操作量子旋转门，对伪态概率进行更新； 步骤S400：对最优解观测值进行求解，对最优解观测值进行更新； 步骤S500：操作指南针算子，对鸽子的位置信息和速度信息进行更新，然后比较所有鸽子的适应度，找到新的最优解； 步骤S600：如果迭代次数达到指南针算子的迭代上限，则停止当前迭代，转而操作地标算子，进入步骤S700；否则跳转至步骤S300； 步骤S700：根据鸽子适应度值对鸽子进行排序，操作地标算子，存储最佳位置以及最优函数值； 步骤S800：判断迭代次数是否超过地标算子的迭代上限，若超过，则输出结果，否则跳转至步骤S700； 所述步骤S300，对中心地标坐标进行求解，并操作量子旋转门，对伪态概率进行更新，包括：进行中心地标与适应度最好鸽子的距离计算，对坐标差求解二范数： 16 其中，dist为中心地标与适应度最好鸽子的距离； x c t+1为第t+1代的中心地标坐标； x gb 为适应度最好鸽子的位置坐标，即最优解； 中心地标的位置是随所有鸽子的位置变化而变化的，当最优鸽子与中心地标距离减小时，将使概率幅值减小，按照公式12、公式13进行处理，反之则对概率幅值进行重置： 12 13 其中，xc为中心地标坐标； α i t为第i只鸽子在第t代的伪态概率； α i t+1为第i+1只鸽子在第t+1代的伪态概率； Δθ为量子旋转门变化角度； ε为无穷小值。

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