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龙图腾网获悉中山大学申请的专利基于迭代学习网络的双轮移动机械臂运动规划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：CN117863167B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202311443956.4，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于迭代学习网络的双轮移动机械臂运动规划方法及系统是由肖腾飞;杨松;韩瑜;钱军设计研发完成，并于2023-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于迭代学习网络的双轮移动机械臂运动规划方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于迭代学习网络的双轮移动机械臂运动规划方法及系统，方法包括：获得移动平台的运动学模型；获取机械臂关节的齐次变换矩阵并确定机械臂的末端执行器的位姿矢量；根据位姿矢量、机械臂的关节角速度以及移动平台左右驱动轮角速度确定机械臂的逆运动学方程；根据运动学模型、逆运动学方程和可重复执行的目标任务，确定基于二次规划的机械臂运动规划模型；利用迭代学习网络求解算法求解机械臂运动规划模型，得到机械臂各个关节的角速度和移动平台的左右驱动轮角速度，并传输给下位机控制器。本申请可以使机械臂在无限时间的运动规划方案中能够完全跟踪上目标轨迹，可广泛应用于机械臂控制技术领域。

本发明授权基于迭代学习网络的双轮移动机械臂运动规划方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于迭代学习网络的双轮移动机械臂运动规划方法，其特征在于，包括： 根据双轮差速驱动的移动平台的结构参数，获得所述移动平台的运动学模型； 根据机械臂的结构参数，获取所述机械臂关节的齐次变换矩阵；根据所述齐次变换矩阵确定所述机械臂的末端执行器的位姿矢量；根据所述位姿矢量、所述机械臂的关节角速度以及所述移动平台左右驱动轮角速度确定所述机械臂的逆运动学方程；所述机械臂设置于所述移动平台上； 根据所述运动学模型、所述逆运动学方程以及可重复执行的目标任务，确定基于二次规划的机械臂运动规划模型； 确定迭代学习网络求解算法，并利用所述迭代学习网络求解算法求解所述机械臂运动规划模型，得到所述机械臂各个关节的角速度和所述移动平台的左右驱动轮角速度； 将所述机械臂各个关节的角速度和所述移动平台的左右驱动轮角速度传输给下位机控制器，以供所述下位机控制器驱动所述机械臂的关节和所述移动平台运动，并使所述机械臂的末端执行器跟踪上所述机械臂运动规划模型中的目标轨迹； 其中，所述确定迭代学习网络求解算法，包括以下步骤： 获取所述末端执行器的雅可比矩阵； 获取所述机械臂的六个关节的旋转角速度和所述左右驱动轮的旋转角速度组成的向量； 采用重复运动指标作为优化指标，在所述逆运动学方程的约束下，确定第一运动规划模型； 利用惩罚函数法将带等式约束的所述第一运动规划模型转换为无约束的第二运动规划模型； 计算获得无约束的所述第二运动规划模型对控制变量的偏导数； 根据所述雅可比矩阵、所述向量、所述偏导数确定所述迭代学习网络求解算法。

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