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龙图腾网获悉成都航天凯特机电科技有限公司申请的专利基于自学习策略的机器人关节模组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：CN120461455B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510984396.6，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于自学习策略的机器人关节模组控制方法及系统是由张云辉;李小龙;张永辉;廖兴林;蔡建林;苟琬旎;赵明设计研发完成，并于2025-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自学习策略的机器人关节模组控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于自学习策略的机器人关节模组控制方法及系统，首先实时感知机器人关节模组工况状态数据，建立工况特征协同关系模型并生成工况协同向量，接着调用自学习策略池基于工况协同向量生成与筛选多组候选控制策略，根据策略适用边界条件与工况协同向量的匹配结果选取目标控制策略，驱动关节模组执行任务并采集关节实时响应数据序列，再将关节实时响应数据序列与工况协同向量关联适配分析，生成适配性评价结果，最后基于适配性评价结果迭代优化候选控制策略，更新自学习策略池并输出优化后的目标控制策略至关节驱动模块执行闭环控制，从而提升了机器人关节模组控制的智能化水平。

本发明授权基于自学习策略的机器人关节模组控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自学习策略的机器人关节模组控制方法，其特征在于，所述方法包括： 实时感知机器人关节模组的工况状态数据，通过状态关联分析建立工况特征间的协同关系模型，生成包含特征协同关系的工况协同向量； 调用自学习策略池基于工况协同向量执行策略生成与筛选，构建当前工况对应的多组候选控制策略，每组候选控制策略包含连贯的控制动作序列及策略适用边界条件； 根据策略适用边界条件与工况协同向量的匹配结果选取目标控制策略，驱动关节模组执行指定运动任务，同步采集运动过程中的关节实时响应数据序列，每个策略适用边界条件包含工况参数区间、运动任务类型及环境交互要求； 将关节实时响应数据序列与工况协同向量进行关联适配分析，建立适配关系模型，生成目标控制策略的适配性评价结果； 基于适配性评价结果对多组候选控制策略进行迭代优化，更新自学习策略池中的候选控制策略，并将优化后的目标控制策略输出至关节驱动模块以执行闭环控制； 所述实时感知机器人关节模组的工况状态数据，通过状态关联分析建立工况特征间的协同关系模型，生成包含特征协同关系的工况协同向量，包括： 实时感知机器人关节模组的工况状态数据，工况状态数据包含关节运动位姿状态、驱动单元运行状态、负载作用状态及环境接触状态； 对工况状态数据进行时序片段划分，将连续感知的工况状态按运动周期划分为多个工况状态片段，每个工况状态片段对应关节模组的一个完整运动周期，运动周期包含加速阶段、匀速阶段及减速阶段； 提取每个工况状态片段的特征参数，从关节运动位姿状态中提取位姿变化趋势参数，从驱动单元运行状态中提取运行响应特性参数，从负载作用状态中提取负载作用模式参数，从环境接触状态中提取接触反馈特性参数； 通过状态关联分析建立工况特征间的协同关系模型，对提取的特征参数进行共现性分析，识别不同特征参数在时间维度上的同步变化区间，通过因果性分析识别特征参数间的触发响应关系，将同步变化区间和触发响应关系整合为协同关系模型； 基于协同关系模型生成工况协同向量，将同步变化区间表示为特征协同系数矩阵，将触发响应关系表示为特征因果关联图，对特征协同系数矩阵和特征因果关联图进行结构化编码，形成包含特征协同关系的工况协同向量； 所述通过状态关联分析建立工况特征间的协同关系模型，对提取的特征参数进行共现性分析，识别不同特征参数在时间维度上的同步变化区间，通过因果性分析识别特征参数间的触发响应关系，将同步变化区间和触发响应关系整合为协同关系模型，包括： 将提取的位姿变化趋势参数、运行响应特性参数、负载作用模式参数及接触反馈特性参数转换为时间序列数据，每个特征参数对应一个随时间变化的参数值序列，参数值序列的时间间隔与工况状态采集间隔一致； 对任意两个特征参数的参数值序列进行时间轴对齐，识别两个参数值序列中同时出现显著变化的时间窗口，显著变化为参数值变化量超过自身历史变化范围的中间值，将同时出现显著变化的时间窗口标记为共现窗口； 统计共现窗口数量占总时间窗口数量的比例作为共现频率，将共现频率超过预设共现阈值的两个特征参数标记为存在同步变化关系，同步变化关系包含同向同步和反向同步，同向同步为两个参数在共现窗口内变化方向一致，反向同步为变化方向相反； 对任意的第一特征参数和第二特征参数，提取第一特征参数出现显著变化的时间点作为触发点，分析触发点后预设时间范围内第二特征参数的变化情况，若第二特征参数在预设时间范围内出现显著变化，则判定第一特征参数变化触发第二特征参数变化，记录为触发响应关系； 对触发响应关系进行方向和强度描述，方向为第一特征参数触发第二特征参数或第二特征参数触发第一特征参数，强度为触发点后第二特征参数出现显著变化的概率； 整合同步变化关系和触发响应关系，构建协同关系模型，所述协同关系模型包含特征关联图谱和关联关系表，特征关联图谱以节点表示特征参数，以无向边表示同步变化关系，以有向边表示触发响应关系，关联关系表记录每条关联关系的类型、方向及强度描述； 所述调用自学习策略池基于工况协同向量执行策略生成与筛选，构建当前工况对应的多组候选控制策略，包括： 调用自学习策略池，自学习策略池包含历史控制策略集合、策略生成规则及策略筛选标准，历史控制策略集合按工况类型分为多个策略族，每个策略族包含适配同类工况的多个历史控制策略； 基于工况协同向量与策略族的匹配筛选，从历史控制策略集合中确定适配策略族； 从适配策略族中选取多个基础控制策略，对基础控制策略进行结构解析，分解为控制动作序列层、动作时序逻辑层及适用边界条件层，控制动作序列层包含关节运动的具体驱动动作，动作时序逻辑层包含驱动动作的执行顺序及时序约束，适用边界条件层包含策略适用的工况参数范围； 基于策略生成规则对解析后的基础控制策略执行策略生成操作，策略生成操作包含策略组合、策略调整及策略扩展，策略组合为将不同基础控制策略的控制动作序列层进行动作拼接，动作时序逻辑层进行时序融合，适用边界条件层进行条件合并；策略调整为对控制动作序列层中的动作参数进行属性优化，动作时序逻辑层中的时序约束进行节奏适配，适用边界条件层中的工况范围进行边界校准；策略扩展为在控制动作序列层中增加过渡缓冲动作，在动作时序逻辑层中增加执行条件判断，在适用边界条件层中增加特殊工况子条件； 根据策略筛选标准对生成的控制策略进行筛选，将通过筛选的控制策略按综合表现排序，构建当前工况对应的多组候选控制策略，每组候选控制策略包含连贯的控制动作序列及对应的策略适用边界条件； 所述将关节实时响应数据序列与工况协同向量进行关联适配分析，建立适配关系模型，生成目标控制策略的适配性评价结果，包括： 从关节实时响应数据序列中提取响应特征参数，响应特征参数包含轨迹跟随特征、驱动响应特征、负载适应特征及交互效果特征，轨迹跟随特征表征实际运动轨迹与预设轨迹的吻合程度，驱动响应特征表征驱动单元对指令的响应及时性，负载适应特征表征关节模组对负载变化的适应能力，交互效果特征表征与环境交互的预期达成度； 将工况协同向量与响应特征参数进行关联适配分析，识别工况协同向量中的特征协同关系与响应特征参数之间的影响路径，影响路径包含直接影响路径和间接影响路径，直接影响路径为特征协同关系直接导致响应特征参数变化，间接影响路径为特征协同关系通过中间特征间接导致响应特征参数变化； 基于关联适配分析结果建立适配关系模型，所述适配关系模型包含影响路径描述、影响强度描述及影响方向描述，影响路径描述为特征协同关系到响应特征参数的传递链条，影响强度描述为特征协同关系变化引发响应特征参数变化的显著程度，影响方向描述为特征协同关系变化导致响应特征参数同向或反向变化； 根据适配关系模型生成目标控制策略的适配性评价结果，评价维度包含响应匹配度、策略稳定性及工况覆盖度，响应匹配度评估响应特征参数与预设标准的吻合情况，策略稳定性评估工况波动时响应特征参数的稳定情况，工况覆盖度评估目标控制策略对当前工况的覆盖情况，综合各维度评价结果形成适配性评价结果。

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