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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利一种串联机械臂的关节空间轨迹跟踪控制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：CN116141333B 。

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：202310262249.9，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种串联机械臂的关节空间轨迹跟踪控制方法是由姚秀明;杨雨;韩一睿;赵搏洋;李晓峰设计研发完成，并于2023-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种串联机械臂的关节空间轨迹跟踪控制方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种串联机械臂的关节空间轨迹跟踪控制方法。该方法包括：包括如下步骤：使用拉格朗日方程建立n自由度串联刚性机械臂系统的动力学方程；利用内环的逆动力学控制器将原有的非线性多输入多输出MIMO跟踪误差系统简化为一组解耦线性化单输入单输出SISO跟踪误差系统；设计基于扰动观测器的鲁棒模型预测跟踪控制D‑RMPTC方案；参考所提出的控制器设计，对主要理论结果进行了验证；递归可行性和闭环稳定性证明，进而将所提出的控制方案应用于PUMA560机械臂的仿真研究，通过与传统RMPTC方案的比较得到两种控制方案下6个关节的角位置和速度的时间演化。本发明可以在扰动容忍范围内较好地实现扰动衰减和约束满足的高精度跟踪控制。

本发明授权一种串联机械臂的关节空间轨迹跟踪控制方法在权利要求书中公布了：1.一种串联机械臂的关节空间轨迹跟踪控制方法，其特征在于，包括： 利用内环的逆动力学控制器将原有的非线性多输入多输出MIMO跟踪误差系统简化为一组解耦线性化单输入单输出SISO跟踪误差系统，将所述一组解耦线性化单输入单输出SISO跟踪误差系统作为逆动力学控制输入； 设计基于扰动观测器的串联机械臂鲁棒模型的预测跟踪控制D-RMPTC方案，利用所述预测跟踪控制D-RMPTC方案求解带约束优化问题，得到干扰补偿输入及预测输入的加性和； 将所述逆动力学控制输入、干扰补偿输入和预测输入加性组成n自由度串联刚性机械臂系统的关节力矩，利用所述n自由度串联刚性机械臂系统的关节力矩使用拉格朗日方程建立n自由度串联刚性机械臂系统的动力学方程，通过求解所述n自由度串联刚性机械臂系统的动力学方程，得到机械臂关节的实时角度信息； 所述的利用内环的逆动力学控制器将原有的非线性多输入多输出MIMO跟踪误差系统简化为一组解耦线性化单输入单输出SISO跟踪误差系统，将所述一组解耦线性化单输入单输出SISO跟踪误差系统作为逆动力学控制输入，包括： 无扰动的参考轨迹由二阶积分器动力学生成： 其中，为参考状态，是τref∈T的参考控制输入； 上述串联刚性机械臂系统的动力学方程的状态空间形式为： 其中是表示状态，定义为包含不确定性的等效集总扰动；是作用于关节的可能的外部扰动力矩； 通过2减去1，得到状态空间中的跟踪误差动态为： 其中为跟踪误差状态，即：xi＝xi,ref+xi,e,i∈Ι1:2； 使用逆动力学控制器，将MIMO系统减少到n个SISO去耦线性化系统，串联刚性机械臂系统的每个关节一个，控制输入τ被选择为： τ＝Mmx1,e+x1,refue+uref+Nmx1,e+x1,ref,x2,e+x2,ref4 其中为辅助控制输入，将4代入3得到： 得到第j个关节的跟踪误差系统为： 将所述跟踪误差系统写成矩阵的紧化形式： 其中： B＝[01]T 控制输入由给出，其中uj,edob和uj,empc分别由扰动观测器和D-RMPTC控制器生成； 所述的设计基于扰动观测器的串联机械臂鲁棒模型的预测跟踪控制D-RMPTC方案，利用所述预测跟踪控制D-RMPTC方案求解带约束优化问题，得到干扰补偿输入及预测输入的加性和，包括： uj,edob的设计： 设计扰动观测器等效集总扰动ωj： 其中Lj为设计者选择的观测增益；υj为辅助变量；ωj为等效的集总扰动估计，其初值设为ωjt0＝0； 定义等效的集总扰动估计误差为转化为动力学方程得到： 针对系统中存在的匹配扰动，扰动补偿设计为： 得到闭环系统为： uj,empc的设计： 利用D-RMPTC抑制集总扰动估计误差ωj,e实现控制器性能，将标准MPTC应用于具有紧状态和控制约束的标称系统，从扰动系统的标称系统开始： 其中和分别是标称状态和控制输入； 以事件采样间隔为δδ＝tk+1-tk,tk＞t0表示预测视界T≥0时采样事件xj,etk,tk处的名义有限时域优化问题： 其中是关于最小化的二次代价函数，是阶段代价函数，为终端代价函数，收紧状态约束集控制约束集和终端状态约束集分别被定义为： 通过求解优化问题得到最优控制输入轨迹及其对应的最优预测状态轨迹。

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