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龙图腾网获悉江苏云枢哲创动力科技有限公司申请的专利多传感融合的机械臂关节模组力控系统及调试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：CN120395867B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202510690961.8，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权多传感融合的机械臂关节模组力控系统及调试方法是由樊涛设计研发完成，并于2025-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本多传感融合的机械臂关节模组力控系统及调试方法在说明书摘要公布了：本发明涉及机械臂领域，公开了多传感融合的机械臂关节模组力控系统及调试方法，该多传感融合的机械臂关节模组力控系统，包括：感知模块：用于通过多传感器，实时采集机械臂关节模组的状态数据；处理模块：用于采用联邦学习算法对状态数据进行预处理，并利用扩展卡尔曼滤波算法融合预处理后的状态数据，得到处理数据；决策模块：用于根据处理数据，基于机械臂动力学模型构建多目标优化函数。通过多传感器采集多维数据，利用联邦学习预处理数据，结合扩展卡尔曼滤波融合输出精确状态估计值，基于融合数据构建多目标优化函数，通过递推最小二乘法实时辨识动力学参数，并利用粒子群优化算法动态调整加权因子。

本发明授权多传感融合的机械臂关节模组力控系统及调试方法在权利要求书中公布了：1.多传感融合的机械臂关节模组力控系统，其特征在于，包括： 感知模块：用于通过多传感器，实时采集机械臂关节模组的状态数据； 处理模块：用于采用联邦学习算法对状态数据进行预处理，并利用扩展卡尔曼滤波算法融合预处理后的状态数据，得到处理数据； 决策模块：用于根据处理数据，基于机械臂动力学模型构建多目标优化函数，并采用递推最小二乘法和粒子群优化算法协同，进行参数辨识与优化，生成控制指令； 执行模块：用于根据控制指令，驱动机械臂关节模组进行运动； 所述决策模块包括预测控制单元、自适应控制单元、调度管理单元、指令生成单元，所述预测控制单元用于根据处理数据，基于机械臂动力学模型构建多目标优化函数，包括力误差、能耗、速度平滑度，所述机械臂动力学模型为基于拉格朗日方程建立的关节力矩与运动状态关系模型，所述自适应控制单元用于采用递推最小二乘法和粒子群优化算法协同，对机械臂动力学模型的参数进行辨识并优化，得到辨识结果，所述递推最小二乘法的迭代变量包括参数估计值、增益矩阵、协方差矩阵，所述递推最小二乘法用于不断更新参数进行参数估计，所述粒子群优化算法用于在递推最小二乘法进行参数辨识过程中，当参数估计收敛至局部最优时，对加权因子λ1、λ2、λ3进行全局搜索优化，所述调度管理单元用于基于任务优先级和系统资源占用情况，采用时间片轮转与优先级抢占相结合的调度策略，分配计算资源，所述指令生成单元用于根据优化后的多目标函数和参数辨识结果，生成控制指令； 所述多目标优化函数为，其中，N为预测时域长度，λ1、λ2、λ3为加权因子，fdk为k时刻期望力向量，fk为k时刻预测的实际力向量，τk为k时刻关节力矩向量，为k时刻关节速度变化量向量。

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