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龙图腾网获悉河北农业大学申请的专利一种智能机械臂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：CN120287310B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202510737815.6，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种智能机械臂控制系统是由郭永成;周超;冯天乐设计研发完成，并于2025-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能机械臂控制系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智能机械臂控制系统，涉及智能机械臂技术领域，该系统包括：传感器数据采集模块、多模态数据融合模块、环境与目标预测模块、智能决策与控制模块以及控制执行与反馈模块；本发明通过环境与目标预测模块及智能决策与控制模块的协同工作机制，能够精准预测目标物体未来的状态变化，为机械臂的预判性操作提供了可能，再运用决策优化算法和多目标优化函数，为机械臂规划出最优的运动策略，且该系统还具备实时反馈与调整能力，确保机械臂能够在复杂动态环境中自主适应变化，不仅提高了机械臂的作业精度和效率，还增强了其适应复杂环境和应对突发情况的能力，提高了生产效率与安全性。

本发明授权一种智能机械臂控制系统在权利要求书中公布了：1.一种智能机械臂控制系统，其特征在于，该系统包括： 传感器数据采集模块：在机械臂上部署多种传感器，构建多维感知网络，以不同频率实时采集机械臂周边环境的距离、图像、关节角度、声音及温度场的原始数据，并传输至数据处理中心储存； 多模态数据融合模块：从数据处理中心提取采集的数据，进行时空校准与特征提取，运用融合算法将不同类型传感器的特征数据进行融合，生成融合后的环境信息，其融合算法公式为：，其中：为融合后的环境信息向量，为量子态融合函数，为模拟量子纠缠的耦合系数，为第种模态数据的动态权重，为第种模态的原始数据，为参与融合的模态数量，为索引变量； 环境与目标预测模块：以融合后的环境信息为基础，结合历史数据，分别从时间维度和空间维度进行分析，根据分析结果通过目标状态预测整合模型对目标物体未来的状态进行短期预测，其目标状态预测整合模型计算公式为：，其中，为预测的目标物体在下一个时间点的状态向量，为时间维度和空间维度预测结果的融合权重，为时间序列模型预测的状态，通过历史时间序列数据训练得到，为第个空间关联物体对目标状态的修正值，通过统计历史数据中空间关系下目标状态的变化规律得到，为第k个空间关联物体的权重，k为索引变量，为纳入分析的周围物体数量； 智能决策与控制模块：接收并预处理融合后的环境信息及预测结果，运用决策优化算法优化控制输入序列，规划机械臂移动底盘和各关节运动策略，并生成控制指令发送给控制执行与反馈模块，其决策优化算法公式为：，其中，为机械臂控制输入序列，为运动能耗函数，为机械臂与障碍物的距离惩罚项，为相邻控制输入的变化量，和为根据障碍物密度和环境温度变化速率动态调整的权重系数；同时接收控制执行与反馈模块反馈的机械臂实际运动状态信息，并运用机械臂运动优化算法实时调整指令； 控制执行与反馈模块：接收智能决策与控制模块中生成的控制指令，驱动机械臂动作，在运行过程中，通过传感器实时采集机械臂的实际状态数据，评估目标状态偏差与环境干扰，并反馈给智能决策与控制模块。

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