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龙图腾网获悉山西智绘沧穹科技有限公司申请的专利基于人工智能的机器人运动控制系统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：CN120886275B 。

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：202511429477.6，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于人工智能的机器人运动控制系统是由刘阳;高亚妮;陈海山;蒋伟;王洲设计研发完成，并于2025-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的机器人运动控制系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于人工智能的机器人运动控制系统，涉及智能控制技术领域，包括，将采集的环境点云数据转换为体素栅格，采集机器人本体数据与环境动态序列图像；基于环境动态序列图像，建立混合高斯模型，生成场景动态特征分布，基于机器人轨迹误差和场景动态特征分布计算场景复杂度，通过非线性映射网络将场景复杂度转换为权重配置向量，将权重配置向量重构为权重矩阵；用于基于权重矩阵构建机器人动力方程，并进行求解，生成机器人的关节控制力矩；通过分布式执行器传输关节控制力矩至机器人关节，驱动机器人完成目标运动。本发明通过运动概率场量化环境动态强度，耦合轨迹误差生成场景复杂度，提高极端环境中动态特征提取准确率。

本发明授权基于人工智能的机器人运动控制系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的机器人运动控制系统，其特征在于：包括， 数据采集模块，用于将采集的环境点云数据转换为体素栅格，采集机器人本体数据与环境动态序列图像； 量子编码模块，用于基于机器人本体数据通过正运动学解算机器人的实时位置，同步构造位姿转换矩阵，使用位姿转换矩阵对体素栅格进行坐标变换，生成量子态纠缠特征向量，具体步骤如下， 基于机器人本体数据提取关节角度、本体角速度与基座标定矩阵； 通过正运动学解算关节角度，获得机器人的实时位置； 基于本体角速度与机器人的基座标定矩阵，构造位姿转换矩阵； 使用位姿转换矩阵对体素栅格执行坐标变换，基于变换后体素栅格提取所有占位体素单元的三维体素数据，并通过量子振幅编码生成量子态纠缠特征向量； 学习决策模块，用于将量子态纠缠特征向量输入元强化学习决策器，同时输入机器人的实时位置和机器人预设移动轨迹，通过向量差运算生成机器人轨迹误差； 重构矩阵模块，用于基于环境动态序列图像，建立混合高斯模型，生成场景动态特征分布，基于机器人轨迹误差和场景动态特征分布计算场景复杂度，通过非线性映射网络将场景复杂度转换为权重配置向量，将权重配置向量重构为权重矩阵，所述生成场景动态特征分布，具体步骤如下， 对环境动态序列图像执行灰度转换生成单通道灰度强度矩阵，通过光流算法计算像素运动位移向量； 基于像素运动位移向量，通过建立每个像素位置的三分量混合高斯模型数学结构，完成混合高斯模型的构建； 基于像素运动位移向量对混合高斯模型的参数进行在线更新，并通过运动概率计算生成场景动态特征分布； 所述将权重配置向量重构为权重矩阵，具体步骤如下， 分别计算机器人轨迹误差的欧几里得范数和场景动态特征分布的运动强度，并通过加权线性叠加与Sigmoid压缩进行非线性耦合，得到场景复杂度； 所述场景动态特征分布的运动强度指的是提取场景动态特征分布中所有像素运动位移向量的概率值，执行算术平均计算，生成标量形式的运动强度； 对场景复杂度执行非线性映射网络的前向传播，生成权重配置向量； 将权重配置向量按行优先顺序填充生成初始矩阵，对初始矩阵进行正定性强制修正，重构为权重矩阵； 方程求解模块，用于基于权重矩阵构建机器人动力方程，并进行求解，生成机器人的关节控制力矩； 分布执行模块，用于通过分布式执行器传输关节控制力矩至机器人关节，驱动机器人完成目标运动。

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