买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种基于神经动力学的多机器人无模型自适应协同控制方法和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：CN121105050B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511671273.3，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于神经动力学的多机器人无模型自适应协同控制方法和系统是由杨敏;周琳淋;谢核;张辉;王耀南设计研发完成，并于2025-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经动力学的多机器人无模型自适应协同控制方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经动力学的多机器人无模型自适应协同控制方法和系统，包括：为各机器人建立含待估计雅可比矩阵与未知干扰项的运动学模型；基于可测速度使用在线学习算法，实时同步估计上述矩阵与干扰项；构建耦合个体跟踪误差单机器人实际与期望轨迹偏差和协同误差相邻机器人跟踪误差差异的综合误差模型，形成闭环误差传递结构；随后据此设计分布式运动控制器，结合在线学习结果、同步误差，用神经动力学方法算出使综合误差收敛至零的关节控制速度；最后离散化相关公式，生成迭代更新公式，按此在各控制周期输出指令驱动机器人运动。该方法无需精确模型，鲁棒性高，能确保多机器人精准跟踪轨迹且维持稳定队形，系统可扩展性好。

本发明授权一种基于神经动力学的多机器人无模型自适应协同控制方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经动力学的多机器人无模型自适应协同控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S100：针对多机器人系统中的每个机器人，给定对应的期望轨迹，并建立包含待估计雅可比矩阵和未知干扰项的运动学模型； S200：基于可测量的机器人末端执行器速度与关节速度，使用基于梯度下降驱动的在线学习算法，实时同步地估计雅可比矩阵和干扰项； S300：设计综合误差模型，该模型耦合个体跟踪误差与协同误差；其中，个体跟踪误差为单个机器人实际轨迹与期望轨迹之间的偏差，协同误差为相邻机器人之间个体跟踪误差的差异，形成闭环误差传递结构； S400：基于综合误差模型，为每个机器人设计分布式运动控制器；该控制器利用S200中在线学习得到的雅可比矩阵和干扰项，结合同步误差，并使用神经动力学方法，计算能使综合误差收敛至零的关节控制速度； S500：将在线学习算法和分布式运动控制器的连续时间公式进行离散化处理，形成可在数字计算机上运行的迭代更新公式，根据离散化更新公式，在每个控制周期计算并输出关节控制指令，驱动机器人关节运动，从而实现对期望轨迹的精确跟踪与多机器人间的稳定队形协同。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湖南大学，其通讯地址为：410082 湖南省长沙市岳麓区麓山南路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。