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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结合模糊控制与神经网络的机器人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：CN120347774B 。

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：202510829804.0，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权结合模糊控制与神经网络的机器人控制方法及系统是由张云辉;蒋礼平;孙强;杨啸宇;秦燕;赵明;谭旭康设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合模糊控制与神经网络的机器人控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明实施例涉及机器人控制技术领域，具体而言，涉及一种结合模糊控制与神经网络的机器人控制方法及系统。方法包括：获取机器人在目标运行场景中的多维度状态数据集合，对所述多维度状态数据集合进行模糊控制特征提取处理，调用预训练的神经网络控制模型对所述模糊控制特征集合进行分层决策处理，生成所述机器人的实时控制指令集合，基于所述实时控制指令集合调整所述机器人在所述目标运行场景中的运行状态，并反馈调整后的运行状态至所述多维度状态数据集合以执行循环控制处理。如此，能够实现对机器人更精准、智能、动态的控制，有效解决现有技术在复杂场景下控制不精准、适应性差等问题。

本发明授权结合模糊控制与神经网络的机器人控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种结合模糊控制与神经网络的机器人控制方法，其特征在于，包括： 获取机器人在目标运行场景中的多维度状态数据集合，所述多维度状态数据集合包括设备姿态数据、环境干扰数据及任务约束条件； 对所述多维度状态数据集合进行模糊控制特征提取处理，得到所述机器人在当前运行周期的模糊控制特征集合，所述模糊控制特征集合包括隶属度分布特征及模糊规则匹配特征； 调用预训练的神经网络控制模型对所述模糊控制特征集合进行分层决策处理，生成所述机器人的实时控制指令集合，所述实时控制指令集合包括运动轨迹调整指令及设备状态补偿指令； 基于所述实时控制指令集合调整所述机器人在所述目标运行场景中的运行状态，并反馈调整后的运行状态至所述多维度状态数据集合以执行循环控制处理； 所述对所述多维度状态数据集合进行模糊控制特征提取处理，得到所述机器人在当前运行周期的模糊控制特征集合，包括： 对所述设备姿态数据进行隶属度函数映射处理，生成第一隶属度分布特征，所述第一隶属度分布特征包含所述设备姿态数据相对于预设标准姿态区间的偏差隶属度； 对所述环境干扰数据进行模糊化区间划分处理，生成第二隶属度分布特征，所述第二隶属度分布特征包含所述环境干扰数据在多个干扰强度区间的分布权重； 对所述任务约束条件进行模糊规则匹配处理，生成所述模糊规则匹配特征，所述模糊规则匹配特征包含当前任务约束条件与历史任务规则库中各个规则模板的匹配度； 将所述第一隶属度分布特征、所述第二隶属度分布特征及所述模糊规则匹配特征进行特征融合，得到所述模糊控制特征集合； 所述调用预训练的神经网络控制模型对所述模糊控制特征集合进行分层决策处理，生成所述机器人的实时控制指令集合，包括： 将所述模糊控制特征集合输入所述神经网络控制模型的特征编码层进行特征空间转换处理，生成映射特征向量； 调用所述神经网络控制模型的第一决策层对所述映射特征向量进行运动轨迹预测处理，生成初始轨迹调整指令，所述第一决策层基于历史轨迹数据与当前环境数据进行轨迹偏差预测； 调用所述神经网络控制模型的第二决策层对所述映射特征向量进行设备状态补偿预测处理，生成初始状态补偿指令，所述第二决策层基于设备历史状态数据与当前干扰数据进行状态稳定性预测； 对所述初始轨迹调整指令及所述初始状态补偿指令进行归一化处理，生成包括运动轨迹调整指令和设备状态补偿指令的实时控制指令集合。

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