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龙图腾网获悉郑州大学申请的专利一种基于运动学的冗余机械臂避障轨迹跟踪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：CN119610102B 。

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：202411841151.X，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于运动学的冗余机械臂避障轨迹跟踪方法是由李俊俊;白佳辉;汪孟杰;马焱焱;陈聪明;丁驰;许婷婷设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于运动学的冗余机械臂避障轨迹跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于运动学的冗余机械臂避障轨迹跟踪方法，对目标冗余机械臂进行正运动学建模，得到正运动学方程；将障碍物建模为球体，各目标冗余机械臂连杆及相邻关节建模成胶囊体，再根据障碍物与各胶囊体之间的相对位置关系，计算障碍物与目标冗余机械臂各连杆之间的最小距离，并基于最小距离建立避障惩罚函数；将目标冗余机械臂的避障轨迹跟踪问题转化为约束优化问题，根据期望轨迹、正运动学方程和避障惩罚函数建立目标函数和约束条件；利用改进的人工蜂群算法搜索满足约束条件下目标函数的最优解，并将与最优解对应的一组关节轨迹作为目标冗余机械臂避障轨迹；使目标冗余机械臂执行跟踪任务的过程中实现避障。

本发明授权一种基于运动学的冗余机械臂避障轨迹跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于运动学的冗余机械臂避障轨迹跟踪方法，其特征在于，包括： 步骤1，对目标冗余机械臂进行正运动学建模，得到正运动学方程； 步骤2，将障碍物建模为球体，各目标冗余机械臂连杆及相邻关节分别建模成胶囊体，根据障碍物与各胶囊体之间的相对位置关系，计算所述障碍物与所述目标冗余机械臂各连杆之间的最小距离，并基于所述最小距离建立避障惩罚函数； 步骤3，将目标冗余机械臂的避障轨迹跟踪问题转化为约束优化问题，根据所述目标冗余机械臂的期望轨迹、所述正运动学方程和所述避障惩罚函数建立目标函数和约束条件； 步骤4，融合折射反向学习、柯西变异策略和单纯形法对人工蜂群算法进行改进，得到改进后的人工蜂群算法； 步骤5，基于所述改进后的人工蜂群算法，搜索在满足所述约束条件下目标函数的最优解，将与所述最优解对应的一组关节轨迹作为所述目标冗余机械臂避障轨迹； 其中，所述折射反向学习的表达式为： ； ； 其中，表示当前的迭代次数，表示最大迭代次数，、分别表示搜索空间的最大值和最小值，为点的高度，为点的高度，点为蜜源位置，点为点的反向解，表示中间参数； 所述改进后的人工蜂群算法包括初始化阶段、雇佣蜂阶段、观察蜂阶段、侦察蜂阶段、单纯形法阶段； 在所述雇佣蜂阶段，动态选择概率的表达式为： ； 其中，表示当前的迭代次数，表示最大迭代次数； 在所述雇佣蜂阶段，通过动态选择概率交替使用所述折射反向学习和所述柯西变异策略更新蜜源位置，更新表达式为： ； 其中，表示蜜源在维度的位置，表示调节系数，，表示蜜源在维度的值，表示的反向解，表示范围内的随机数，表示标准柯西分布。

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