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龙图腾网获悉北京精密机电控制设备研究所申请的专利一种力矩控制的机械臂自主轨迹规划方法和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：CN115416024B 。

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：202211057297.6，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种力矩控制的机械臂自主轨迹规划方法和系统是由郭美杉;梁斌焱;王尧;陈志鸿;王燕波设计研发完成，并于2022-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种力矩控制的机械臂自主轨迹规划方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种力矩控制的机械臂自主轨迹规划方法和系统，该方法包括：获取输入数据；其中，输入数据包括：目标点运动区域图像、机械臂在笛卡尔空间的末端位姿、以及机械臂在关节空间的角位置、速度、加速度和力矩；将输入数据输入至路径规划网络模型，通过路径规划网络模型对输入数据进行解算，输出关节力矩控制量；根据路径规划网络模型输出的关节力矩控制量，控制机械臂连续平滑快速地从当前点位姿运动至目标点位姿。本发明可自主规划运动轨迹，使机械臂末端到达目标点用时更短。

本发明授权一种力矩控制的机械臂自主轨迹规划方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种力矩控制的机械臂自主轨迹规划方法，其特征在于，包括： 获取输入数据；其中，输入数据包括：目标点运动区域图像、机械臂在笛卡尔空间的末端位姿、以及机械臂在关节空间的角位置、速度、加速度和力矩； 将输入数据输入至路径规划网络模型，通过路径规划网络模型对输入数据进行解算，输出关节力矩控制量；其中，路径规划网络模型通过自主学习训练方式训练得到，用于对输入数据进行解算，输出关节力矩控制量； 根据路径规划网络模型输出的关节力矩控制量，控制机械臂连续平滑快速地从当前点位姿运动至目标点位姿； 路径规划网络模型在进行自主学习训练时，使用深度强化学习算法训练目标网络，通过最大化折扣后的未来期望累计奖励逼近至最优策略；采用如下非线性奖励函数评估机械臂当前动作的奖励r： r＝rpos+rori+q3rstep 其中，rpos表示位置奖励，rori表示姿态奖励，rstep表示时间惩罚；Δx、Δy、Δz表示目标位置与当前末端位置在机械臂基座坐标系下的差值；q1表示调整位置奖励斜率的系数；Δα、Δβ、Δγ表示目标姿态与当前末端姿态在机械臂基座坐标系下的差值，q2表示调整姿态奖励斜率的系数；q3表示调整时间惩罚的权重。

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