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龙图腾网获悉张家港江苏科技大学产业技术研究院申请的专利一种多机器人协同免疫网络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：CN116277026B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202310436217.6，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种多机器人协同免疫网络控制方法是由董莹莹;申燚;吕镪;陈奕菲;单子健;费腾;张宝驹;李益;王雨欣;袁明新设计研发完成，并于2023-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多机器人协同免疫网络控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多机器人协同免疫网络控制方法，首先以单机器人运动学建立单机器人时变二次优化模型；然后以决策变量设计多机器人协同控制器，用于递归神经网络的实时递归，最后将适应度评价准则和递归误差补偿项融入免疫递归网络，并引入疫苗操作，进行最优关节角的输出。本发明实现了多机器人轨迹跟踪过程中的关节角求解，满足了多机器人对不同轨迹的自适应跟踪，进而提高了多机器人控制中的精度、协同性和重复性，对实现智能制造时多机器人协同控制具有十分重要的意义。

本发明授权一种多机器人协同免疫网络控制方法在权利要求书中公布了：1.一种多机器人协同免疫网络控制方法，其特征在于，包括如下步骤： 基于单机器人运动学建立单机器人时变二次优化模型，所述单机器人时变二次优化模型包括协同控制目标描述、轨迹跟踪的等式约束、实时避障的不等式约束和关节物理限制的凸集； 根据决策变量设计多机器人协同控制器，包括多机器人时变二次优化模型和决策变量的定义； 基于适应度评价准则和递归误差补偿设计协同免疫网络控制算法，包括网络拓扑结构设计、适应度评价准则描述、递归误差补偿项设计和疫苗操作； 基于改进免疫优化算法对多机器人轨迹跟踪实时求解关节角； 所述单机器人时变二次优化模型为： 式中，表示第j个机器人的第i个关节角，表示第j个机器人的第i个关节角速度，且qj＝{q1 j,q2 j,…,q6 j}，pj＝λjqjt-qj0，λj为机器人j的关节偏移系数； 所述协同控制目标描述为： φq1t＝…＝φqNt＝rdt 式中，φ为从操作空间映射到关节空间的非线性函数，rd为期望轨迹； 对其求导，将所述协同控制目标由位置层转化为速度层，即： 式中，Jj为机器人j的雅可比矩阵；为期望速度； 所述轨迹跟踪的等式约束为： 式中，αj为机器人j的位置误差反馈系数； 所述实时避障的不等式约束包括单对障碍物-机械臂临界点避障约束、机器人j的避障速度、机器人j的安全速度bj，所述实时避障的不等式约束为： 式中，Djqj＝[L1qj,L2qj,...,Llqj]T，l为障碍物-机械臂临界点的对数； 所述单对障碍物-临界点避障约束为： 所述机器人j的避障速度包括机器人j的速度逃逸向量ej和矩阵L，所述机器人j的避障速度为： 所述机器人j的速度逃逸向量ej为： 式中，xo j,yo j,zo j为障碍物o的操作空间坐标，xc j,yc j,zc j为机器人j某臂上临界点c的操作空间坐标； 所述矩阵L为： Lqj＝-sgnejΘJcqj 式中，sgn·表示符号函数；Jc为临界点c处雅可比矩阵；符号Θ的运算规则定义如下： 式中，表示χ维列向量，表示矩阵第χ行； 所述机器人j的安全速度bj包括距离平滑函数sd，机器人j的安全速度bj为： 式中，d为机器人某臂和障碍物之间的距离，d1和d2分别为障碍物影响空间的内部和外部界限； 所述距离平滑函数sd为： 所述关节物理限制的凸集包括关节角限制和关节角速度限制，所述关节物理限制的凸集为： 式中，β为正的层级变化参数； 所述关节角限制为： 所述关节角速度限制为： 式中，和分别为关节角和关节角速度的上下界。

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