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龙图腾网恭喜深圳视科普机器人技术有限公司申请的专利基于深度学习的串联机械臂的轨迹速度优化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：CN116572237B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202310533829.7，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于深度学习的串联机械臂的轨迹速度优化方法是由周运涛;夏凯;贺松设计研发完成，并于2023-05-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的串联机械臂的轨迹速度优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及机械运动控制技术，尤其涉及一种基于深度学习的串联机械臂的轨迹速度优化方法。所述方法包括以下步骤：对机械手臂进行直线插值处理，生成空间速度数据，对空间速度数据进行伪逆数据转换，生成关节空间速度数据；对关节空间速度数据进行数据预处理，生成关节时间戳速度数据，利用关节时间戳速度数据进行数值比对，若关节时间戳速度数据大于预设值，则标记为超速空间速度数据；对超速空间速度数据进行逆解推算处理，生成关节线性数据集；对关节线性数据集对机械手臂进行轨迹预测，生成继发关节位置数据。本发明提供一种基于深度学习的串联机械臂的轨迹速度优化方法，解决直线轨迹在非灵巧空间规划后造成的关节超速问题。

本发明授权基于深度学习的串联机械臂的轨迹速度优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的串联机械臂的轨迹速度优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤S1：对机械手臂运动轨迹进行直线插值处理，生成空间速度数据，对空间速度数据进行伪逆数据转换，生成关节空间速度数据；步骤S2：对关节空间速度数据进行数据预处理，生成关节时间戳速度数据，利用关节时间戳速度数据与预设的额定关节速度数据进行数值比对，若关节时间戳速度数据大于预设的额定关节速度数据，则进行性能速度优化并标记关节时间戳速度数据为超速空间速度数据，否则输出关节时间戳速度数据；步骤S3：对超速空间速度数据进行逆解规划推算优化处理，生成关节线性数据集，步骤S3包括：步骤S31：基于超速空间速度数据利用逆解运动模型控制方法，生成起始关节位置数据；步骤S32：基于关节位置数据，对关节轴进行比例调和控制处理，生成关节轴超调数据；步骤S33：基于关节轴超调数据利用数据对齐分析处理对数据进行比对，生成关节速度极值数据；步骤S34：基于关节速度极值数据利用机械手臂关节位置预测方法，获取关节阈值位数据；步骤S35：基于关节阈值位数据利用线性动力学方程计算公式获取关节线性数据集；步骤S4：根据关节线性数据集对机械手臂进行轨迹预测处理，生成继发关节位置数据。

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