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龙图腾网恭喜中山大学申请的专利一种双机械臂的类脑同步追踪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：CN115922711B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202211530949.3，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种双机械臂的类脑同步追踪控制方法是由谭宁;余鹏设计研发完成，并于2022-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种双机械臂的类脑同步追踪控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种双机械臂的类脑同步追踪控制方法，方法包括：对系统配置进行初始化设置，得到初始化参数集；为双机械臂系统定义耦合误差函数，根据耦合误差函数确定对应的雅可比矩阵，确定微分方程约束条件；计算对两个关节速度的调整量，将调整后的关节速度信号进行积分后得到关节角作为双机械臂系统的输入，控制机械臂运动；根据输入的双机械臂系统的关节角速度以及传感器测量得到的机械臂末端速度，学习预测下一时刻机械臂的雅可比矩阵；根据机械臂各个时刻的雅可比矩阵，对机械臂进行实时控制。本发明的可移植性高、应用场景广，能够降低双机械臂系统的追踪误差和同步误差，提升控制系统长期运行的性能，可广泛应用于计算机技术领域。

本发明授权一种双机械臂的类脑同步追踪控制方法在权利要求书中公布了：1.一种双机械臂的类脑同步追踪控制方法，其特征在于，包括：对系统配置进行初始化设置，得到初始化参数集，所述初始化参数集包括双机械臂的两个关节角、控制系统参数、双机械臂系统的两个雅可比矩阵初值、双机械臂系统的两个目标轨迹信息；为双机械臂系统定义耦合误差函数，根据所述耦合误差函数确定对应的雅可比矩阵，然后确定微分方程约束条件；通过两个小脑模型根据双机械臂系统各自的关节角度和追踪误差计算对两个关节速度的调整量，将调整后的关节速度信号进行积分后得到关节角，将所述关节角作为双机械臂系统的输入，控制对应的机械臂运动；使用梯度神经动力学模型，根据输入的双机械臂系统的关节角速度以及传感器测量得到的机械臂末端速度，学习预测下一时刻机械臂的雅可比矩阵；根据机械臂各个时刻的雅可比矩阵，对机械臂进行实时控制；所述为双机械臂系统定义耦合误差函数，根据所述耦合误差函数确定对应的雅可比矩阵，然后确定微分方程约束条件，包括：为双机械臂系统分别定义追踪位姿误差，确定目标轨迹与传感器测量得到的机器人末端实际轨迹之间的偏差；根据所述偏差确定双机械臂系统各自的耦合位姿误差；根据超螺旋算法确定双机械臂系统的耦合误差函数；对所述耦合误差函数进行函数重写，构造紧凑形式的耦合误差函数；根据所述耦合误差函数，构建二次规划方案；对所述二次规划方案进行求解，得到初步最优关节速度信号；所述根据所述耦合误差函数，构建二次规划方案，包括：根据微分方程约束条件和机器人的物理约束条件设计优化目标；将双机械臂系统的同步追踪控制问题建模为二次规划问题；所述通过两个小脑模型根据双机械臂系统各自的关节角度和追踪误差计算对两个关节速度的调整量，将调整后的关节速度信号进行积分后得到关节角，将所述关节角作为双机械臂系统的输入，控制对应的机械臂运动，包括：获取不同时刻下双机械臂的左机械臂和右机械臂的小脑模型的输入向量；根据所述输入向量，确定两个小脑模型中的粒状细胞的状态向量的更新规则；确定两个小脑模型的浦肯野细胞在各个时刻的状态向量的更新公式；其中，浦肯野细胞的状态为平行纤维的信号的加权和；获取两个小脑模型的爬升纤维的输入向量，根据所述状态向量的更新公式对两个小脑模型的小脑深核的状态向量进行更新；构建两个小脑模型各自的输出权重的更新规则；两个小脑模型分别输出对关节速度的补偿量，对关节速度进行补偿，从而得到各个时刻最终的关节速度信号；所述方法还包括：将两台机械臂各自的追踪误差乘以对应的雅可比矩阵的伪逆，将任务空间的误差转换为关节空间的误差；将转换所得的关节空间误差作为两个小脑模型的训练信号；所述使用梯度神经动力学模型，根据输入的双机械臂系统的关节角速度以及传感器测量得到的机械臂末端速度，学习预测下一时刻机械臂的雅可比矩阵，包括：根据各个时刻传感器测量得到的双机械臂系统各自的末端速度和关节速度，对误差函数进行定义；根据所述误差函数，利用梯度神经动力学方法，设计两台机械臂各自的雅可比矩阵的时间导数；预测下一时刻两台机械臂各自的雅可比矩阵。

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