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面向生化实验操作的双臂机器人时间同步控制方法与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：CN121105051B 。

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：202511671427.9，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种面向生化实验操作的双臂机器人时间同步控制方法与系统是由张辉;徐辉;陈波;李康;徐孝国;樊叶心;黄石峰;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。

本一种面向生化实验操作的双臂机器人时间同步控制方法与系统在说明书摘要公布了：一种面向生化实验操作的双臂机器人时间同步控制方法与系统，方法包括如下步骤：建立双臂机器人—物体的整体耦合动力学模型；定义补偿跟踪误差，补偿跟踪误差包括补偿跟踪误差变量、，构建补偿跟踪误差变量的导数的优化方程以及补偿跟踪误差变量的导数的计算方程；设计时间同步控制器，构建补偿跟踪误差变量的优化方程，求解李亚普诺夫函数的导数，完成双臂机器人时间同步控制的理论验证。本发明不仅能够避免“维数爆炸”问题，并设计了时间同步控制器，实现了各维度跟踪误差在有限时间内同步收敛至原点，从而确保双臂机器人操作的精准性与同步性。

本发明授权一种面向生化实验操作的双臂机器人时间同步控制方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种面向生化实验操作的双臂机器人时间同步控制方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、针对双臂机器人，在单个机械臂动力学模型基础上，结合被操作物体的动力学模型特性，建立最终的双臂机器人—物体的整体耦合动力学模型； S2、依据最终的双臂机器人—物体的整体耦合动力学模型构建误差变换式，定义补偿跟踪误差，补偿跟踪误差包括补偿跟踪误差变量、，依据误差变换式构建补偿跟踪误差变量的导数的优化方程以及补偿跟踪误差变量的导数的计算方程； S3、设计时间同步控制器，并依据时间同步控制器构建补偿跟踪误差变量的优化方程，依据补偿跟踪误差变量的导数的优化方程以及补偿跟踪误差变量的优化方程求解李亚普诺夫函数的导数，完成双臂机器人时间同步控制的理论验证； 所述S1具体包括如下步骤： S11、依据双臂机器人的结构、姿态、速度信息和受力信息构建具有个自由度的单个机械臂动力学模型； S12、在S11中单个机械臂动力学模型和假定条件的基础上，建立双臂机器人的整体动力学模型；假定条件为双臂机器人和被抓取物体之间的连接是刚性的，且在运动过程中抓取点处不存在相对位移； S13、依据被操作物体的位置、速度和受力信息构建被操作物体的动力学模型； S14、定义双臂机器人作用在被操作物体上的合力计算式； S15、将双臂机器人施加在物体上的总作用力分解为内力和外力，得到拆分公式； S16、通过将双臂机器人的整体动力学模型引入到被操作物体的动力学模型中，并结合S14中的合力计算式以及S15中的拆分公式，构建初始的双臂机器人—物体的整体耦合动力学模型； S17、对初始的双臂机器人—物体的整体耦合动力学模型进行简化，得到简化后的双臂机器人—物体的整体耦合动力学模型； S18、对简化后的双臂机器人—物体的整体耦合动力学模型进行转换，得到最终的双臂机器人—物体的整体耦合动力学模型； 所述S11中的单个机械臂动力学模型具体如下： 1 其中，表示第个机械臂，；表示第个机械臂的关节角，表示第个机械臂的角速度，表示第个机械臂的角加速度，表示第个机械臂的惯性矩阵，表示第个机械臂的科氏力和离心力矩阵，表示第个机械臂的重力向量，表示第个机械臂的关节力矩，表示施加在第个机械臂末端执行器的力向量，表示第个机械臂的雅可比矩阵；T表示矩阵的转置；表示实数集； S12中的双臂机器人的整体动力学模型具体如下： 2 其中，表示双臂机器人的惯性矩阵，且；表示对角矩阵；、分别表示第一、二个机械臂的惯性矩阵；表示双臂机器人的关节角；表示双臂机器人的角速度；表示双臂机器人的角加速度；表示双臂机器人的科氏力和离心力矩阵，且；、分别表示第一、二个机械臂的科氏力和离心力矩阵；表示双臂机器人的重力向量，且，、分别表示第一、二个机械臂的重力向量；表示双臂机器人的雅可比矩阵，且，分别表示第一、二个机械臂的雅可比矩阵；表示双臂机器人施加在物体上的总作用力，且，分别表示第一、二个机械臂施加在物体上的总作用力；表示双臂机器人的关节力矩； 所述S13中的被操作物体的动力学模型具体如下： 3 其中，表示物体的位置，表示物体的速度，表示物体的加速度，表示物体的惯性矩阵，表示物体的科氏力和离心力矩阵，表示物体的重力向量，表示作用在物体上的合力； 所述S14中的双臂机器人作用在被操作物体上的合力计算式具体如下： 4 其中，表示双臂机器人的抓取矩阵，且，分别表示与物体质心和抓取点相关的抓取矩阵； 所述S15中的拆分公式具体如下： 5 其中，表示内力，且满足，表示外力，且，表示矩阵的伪逆； 所述S16中初始的双臂机器人—物体的整体耦合动力学模型具体如下： 6 其中，表示第一中间量，且；表示第二中间量；且；表示第三中间量，； 所述S17内简化后的双臂机器人—物体的整体耦合动力学模型具体如下： 7 其中，表示第四中间量，且；表示第五中间量，且；表示第六中间量，且；表示控制输入；; 所述S18内最终的双臂机器人—物体的整体耦合动力学模型具体如下： 8 其中，和表示系统状态变量，且；，为系统输出； 所述S2具体包括如下步骤： S21、依据最终的双臂机器人—物体的整体耦合动力学模型构建误差变换式； S22、设计有限时间指令滤波； S23、为了抑制有限时间指令滤波误差的影响，设计误差补偿机制； S24、根据误差补偿机制定义补偿跟踪误差； S25、依据双臂机器人的整体动力学模型、被操作物体的动力学模型、误差变换式构建补偿跟踪误差变量的导数的计算方程； S26、设计虚拟控制信号的表达式； S27、将虚拟控制信号的表达式代入到补偿跟踪误差变量的导数的计算方程中，得到补偿跟踪误差变量的导数的优化方程； S28、根据双臂机器人的整体动力学模型、双臂机器人作用在被操作物体上的合力计算式以及误差变换式构建补偿跟踪误差变量的导数的计算方程； 所述S21中的误差变换式具体如下： 9 其中，表示跟踪误差，表示误差变量，表示指令滤波的输出，是期望的跟踪轨迹； S22中的有限时间指令滤波具体如下： 10 其中，和是指令滤波的状态变量，表示作为指令滤波输入的虚拟控制信号；、、、、为有限时间指令滤波的设计参数；且；；；表示自定义函数，且；为符号函数；表示或；当表示时，自定义参数；当表示时，表示自定义参数的第n个分量； S23中的误差补偿机制具体如下： 11 其中，是误差补偿机制的状态变量，表示正的设计参数；和分别表示状态变量和状态变量的导数； S24中的补偿跟踪误差具体如下： 12 S25中补偿跟踪误差变量的导数的计算方程具体如下： 13 其中，表示期望的跟踪轨迹的导数；表示补偿跟踪误差变量的导数； S26中的虚拟控制信号的表达式为： 14 其中，、表示虚拟控制信号的设计参数表示范数符号函数，范数符号函数的计算式具体如下： ； ； 其中，表示范数符号函数的输入；表示欧几里得范数； S27中的补偿跟踪误差变量的导数的优化方程具体如下： 15 S28中的补偿跟踪误差变量的导数的计算方程具体如下： 16 其中，表示补偿跟踪误差变量的导数；表示指令滤波的输出的导数。

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。