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龙图腾网获悉安徽工程大学申请的专利一种基于混合LM-GA算法的人-机动作映射控制系统及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：CN119238510B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202411449770.4，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于混合LM-GA算法的人-机动作映射控制系统及方法是由张振;张清增;史柯楠;王文豪;方明;谢许瑞设计研发完成，并于2024-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合LM-GA算法的人-机动作映射控制系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于混合LM‑GA算法的人‑机动作映射控制系统及方法，涉及人‑机动作映射控制领域，本发明通过根据光学动作捕捉系统获取的手臂关节位置信息，利用逆运动学中的几何解法得到相应的手臂关节转角，其次利用逆运动学迭代算法得到机械臂的关节角度数据并将其首先在虚拟环境中进行验证；然后利用光学动作捕捉系统获取机械臂末端的轨迹数据，通过比较人臂末端和机械臂末端的轨迹数据，可以评估机械臂运动的复现精度，确保人‑机动作映射系统的准确性和可靠性，另外采用了一种改进的迭代算法，通过不断地逼近最优解，迭代算法能够逐步调整机械臂关节的角度，直至达到预定的末端执行器位置。

本发明授权一种基于混合LM-GA算法的人-机动作映射控制系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合LM-GA算法的人-机动作映射控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对光学动作捕捉系统的多个摄像头的位置和角度进行调整；调整完成后，采用光学动作捕捉系统对实验员的手臂关节位置信息数据进行采集，得到原始手臂关节位置信息； S2、对所述原始手臂关节位置信息进行预处理，得到处理后的手臂关节位置信息； S3、采用逆运动学中的几何解法获取所述处理后的手臂关节位置信息对应的手臂关节转角数据； S4、采用逆运动学迭代算法对所述手臂关节转角数据进行计算得到机械臂的关节角度数据； S5、配合混合LM-GA的迭代数值解法进行人-机运动模型转换操作并将所述机械臂的关节角度数据在虚拟环境中进行验证；在验证过程中采用光学动作捕捉系统获取机械臂末端的轨迹数据；将所述机械臂末端的轨迹数据与人臂末端的轨迹数据进行对比，得到机械臂运动的复现精度评估结果； S41、采用改进的D-H参数法对机械臂各关节之间的几何关系以及末端执行器的位置和姿态进行建模，得到机械臂模型以及末端执行器模型； S51、根据所述机械臂模型以及末端执行器模型并采用混合LM-GA的迭代数值解法进行人-机运动模型转换操作； 所述S51包括以下步骤： S511、对关节角度进行编码，得到关节角度编码；构建染色体种群并对根据关节角度编码所述染色体种群进行初始化； S512、采用适应度函数对染色体种群中各个染色体的适应度进行计算，得到适应度值集；根据所述适应度值集对染色体种群进行个体选择，得到选择的个体；当所述选择的个体满足要求时，将所述选择的个体作为LM算法的初始值； 否则，对染色体种群进行个体交叉以及个体变异操作，并重复S512，直到所述选择的个体满足要求时为止； S513、构建目标函数；对LM算法的参数进行初始化并计算所述目标函数的误差；当所述目标函数的误差满足要求时，算法结束；否则，重新对LM算法的参数进行初始化并重复S513，直到所述目标函数的误差满足要求时为止； 所述S513包括以下步骤： S5131、设定人体手臂末端的位姿矩阵；将机械臂当前关节角代入所述末端执行器相对于基坐标系的位姿变换矩阵中得到机械臂末端执行器当前的位姿矩阵； S5132、根据所述人体手臂末端的位姿矩阵以及机械臂末端执行器当前的位姿矩阵计算机械臂末端的位置误差。

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