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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种虚实融合操控的数据驱动与机理混合的建模与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：CN116117803B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202211663067.4，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种虚实融合操控的数据驱动与机理混合的建模与控制方法是由马志强;段晓龙;刘习尧;董瀚林;刘正雄;黄攀峰设计研发完成，并于2022-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种虚实融合操控的数据驱动与机理混合的建模与控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种虚实融合操控的数据驱动与机理混合的建模与控制方法，该方法面向基于虚拟仿真的机器人遥操作过程，预测模型生成根据采集机器人历史运动数据，采用数据驱动方法计算出机器人精准的预测状态向量，通过数字化人机交互过程，形成稳定的预测操控指令，继而驱动现场模型开展实际任务作业；同时现场模型，将机器人的现场信息反馈给虚拟模型进行修正，并保证双边一致。本发明的优势在于相比传统的双边遥操作过程，操作人员不会受到现场模型直接反馈的力矩影响，通过虚拟仿真场景进行现场的理解，同时具有快速响应的特点，还能够通过设计预测和虚拟模型的更新效率，控制交互频率，降低系统的功耗。

本发明授权一种虚实融合操控的数据驱动与机理混合的建模与控制方法在权利要求书中公布了：1.一种虚实融合操控的数据驱动与机理混合的建模与控制方法，其特征在于，所述方法应用于预测模型包括： 将机器人的现场的关节空间位置矢量和关节空间速度矢量作为预测模型的输入，通过滚动时域状态预测算法生成当前时刻的预测状态估计值和下一时刻的预测状态估计值； 根据当前时刻的预测状态估计值、下一时刻的预测状态估计值、当前时刻的虚拟期望轨迹和下一时刻的虚拟期望轨迹生成预测控制律，所述预测控制律用于控制所述机器人的现场工作； 生成预测状态估计值包括： 步骤1，采用欧拉离散化方法迭代计算出当前时刻的预测轨迹的差分和下一时刻的预测轨迹的差分； 步骤2，根据所述当前时刻的预测轨迹的差分和所述下一时刻的预测轨迹的差分，计算出当前时刻的预测状态向量； 步骤3，通过滑动窗口获取预测状态向量的历史数据，所述历史数据根据所述关节空间位置矢量和所述关节空间速度矢量计算生成； 步骤4，以所述历史数据与当前时刻的预测状态向量之间损失最小为优化问题，求解出当前时刻的预测状态估计值； 步骤5，对所述当前时刻的预测状态估计值进行非线性计算，获得下一时刻的预测状态估计值； 根据当前时刻的预测状态估计值、下一时刻的预测状态估计值、当前时刻的虚拟期望轨迹和下一时刻的虚拟期望轨迹生成预测控制律包括： 所述预测控制律的具体计算方式为： 其中，tk表示当前时刻，tk+1表示下一时刻，是基于滚动时域优化的状态估计值获取的预测模型的估计矩阵，是基于滚动时域优化的状态估计值获取的预测模型的非线性函数估计项，是下一时刻的预测状态估计值，是当前时刻的预测状态估计值，qdtk+1是下一时刻的虚拟期望轨迹，qdtk是当前时刻的虚拟期望轨迹，sptk为tk时刻的滑模面，σ为相邻两次采样的时间间隔，ηp为预测模型中的趋近增益，Csp是预测模型中的滑模面线性增益，τptk为当前时刻的预测控制律。

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