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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于GRU神经网络和烟花算法的机械臂关节角快速提取方法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：CN117444958B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202311365569.3，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于GRU神经网络和烟花算法的机械臂关节角快速提取方法是由刘振宇;苏云海;段桂芳;谭建荣设计研发完成，并于2023-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于GRU神经网络和烟花算法的机械臂关节角快速提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于GRU神经网络和烟花算法的机械臂关节角快速提取方法。方法包括：获得工业机器人的末端位姿；根据末端位姿和实际关节角度对GRU神经网络模型进行训练；将待提取的末端位姿输入，输出提取的预测关节角度；使用烟花算法获得最优关节角度，实现机械臂关节角的快速提取。本发明方法提取的关节角度更精确，减少了工业机器人运动过程中相邻位姿关节角度突变的情况，同时结合烟花算法能得到和工业机器人末端姿态适应的精确机器人关节角度逆解，实现机械臂关节角的快速提取。

本发明授权基于GRU神经网络和烟花算法的机械臂关节角快速提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于GRU神经网络和烟花算法的机械臂关节角快速提取方法，其特征在于，包括： 1在工业机器人运动过程中，根据工业机器人的运动轨迹使用正运动学分析法获得工业机器人的末端位姿； 2将工业机器人的末端位姿和各实际关节角度分别作为门控循环单元GRU神经网络模型的输入和输出进行训练，获得训练完成的神经网络模型； 3将待提取的工业机器人的末端位姿输入训练完成的模型中，输出提取的工业机器人的各预测关节角度； 4将步骤3中的工业机器人的各预测关节角度使用烟花算法后获得工业机器人的各最优关节角度，实现工业机器人的机械臂关节角的快速提取； 所述的步骤2中，将工业机器人的末端位姿和各实际关节角度分别作为门控循环单元GRU神经网络模型的输入和输出进行训练，具体为每次迭代训练时均将工业机器人在运动轨迹中的第t个位置的末端位姿以及基于工业机器人在第t-1个位置迭代训练时得到的门控循环单元GRU神经网络模型的隐藏状态作为门控循环单元GRU神经网络模型的输入，门控循环单元GRU神经网络模型输出工业机器人第t个位置的各预测关节角度以及该位置的隐藏状态；在初始位置时，隐藏状态全置为零； 所述的步骤4中，将步骤3中的工业机器人的各预测关节角度使用烟花算法后获得工业机器人的各最优关节角度，具体为首先在各个预测关节角度的邻域范围内生成N个烟花，每个烟花有n维，n表示工业机器人的关节的总数量，然后计算每个烟花的适应度值，根据适应度值计算获得每个烟花的爆炸半径和爆炸数量，从而在每个烟花周围生成爆炸火花，根据各个烟花和爆炸火花的适应度值进行迭代，直至满足迭代终止条件后输出当前的烟花作为最优关节角度，实现关节角的快速提取； 所述的计算每个烟花的适应度值，具体为首先根据烟花使用正运动学分析法获得烟花对应的工业机器人的末端位姿，然后计算烟花的适应度值，具体如下： ； 其中，表示烟花的适应度值；表示位置坐标的权重；、、、、和分别表示烟花对应的工业机器人末端的X轴坐标、Y轴坐标、Z轴坐标、滚动角、俯仰角和偏转角，x、y、z、、和分别表示工业机器人的预测关节角度对应的工业机器人末端的X轴坐标、Y轴坐标、Z轴坐标、滚动角、俯仰角和偏转角； 根据适应度值计算获得每个烟花的爆炸半径和爆炸数量，具体如下： ； ； 其中，为第k个烟花的爆炸半径；为第k个烟花的爆炸火花的爆炸数量；表示第k个烟花的适应度值；和分别表示当前的各个烟花中的适应度值的最小值和最大值，=min，=max；d表示预设爆炸向量，m表示预设爆炸常数，表示预设爆炸参数； 根据每个烟花的爆炸半径和爆炸数量，在烟花的爆炸半径的范围内生成爆炸火花。

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