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龙图腾网获悉深圳信息职业技术学院;广东工业大学申请的专利具有指定性能约束的多单臂机械手系统的控制方法及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：CN116968029B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202311016991.8，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权具有指定性能约束的多单臂机械手系统的控制方法及系统是由周琪;罗傲;马慧;姚得银;胡涛;于胜设计研发完成，并于2023-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本具有指定性能约束的多单臂机械手系统的控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于工业过程控制技术领域，提供了一种具有指定性能约束的多单臂机械手系统的控制方法及系统，在得到一致性误差时，根据单臂机械手的一致性误差模型和构建的全局性能函数进行坐标变换，全局性能函数的添加，满足了性能要求，避免了因工作环境复杂性受到外部环境影响而导致的控制性能不佳的问题，保证了控制效果，在此基础上，基于一致性误差和优化目标设计了代价函数和最优代价函数并基于代价函数设计了近似最优控制器，实现了降低控制代价的目的；本发明在控制过程中，通过全局性能函数和强化学习算法的添加，实现了满足指定性能约束和降低控制代价，在满足多单臂机械手系统稳定和满足指定控制性能的基础上，实现了降低控制代价的目的。

本发明授权具有指定性能约束的多单臂机械手系统的控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.具有指定性能约束的多单臂机械手系统的控制方法，其特征在于，包括： 建立多单臂机械手的状态动力学模型； 依据建立的状态动力学模型，根据单臂机械手的一致性误差模型和构建的全局性能函数进行坐标变换，得到变换后的一致性误差； 根据得到的一致性误差，设计基于强化学习的近似最优虚拟控制器；其中，包括基于一致性误差和优化目标，设计代价函数和最优代价函数； 根据近似最优虚拟控制器，通过引入动态面技术和非线性滤波器，得到新的状态变量； 根据新的状态变量设计误差变换，基于误差变换和强化学习算法得到近似最优控制器； 利用近似最优控制器对多单臂机械手系统进行控制； 全局性能函数为： 其中，为正常数；i为第个单臂机械手；，为单调递增函数值； 代价函数： 其中，，为转换误差；为虚拟控制信号；t为时间常数；i为第个单臂机械手； 当代价函数为最优时，可得： 其中，为最优虚拟控制器，为包含原点的紧集。

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深圳信息职业技术学院;广东工业大学，其通讯地址为：518115 广东省深圳市龙岗区龙城街道龙翔大道2188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”。

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