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龙图腾网获悉浙江科技学院申请的专利基于对偶神经网络的危化品运输机械臂末端精确定位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：CN115122327B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202210799196.X，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于对偶神经网络的危化品运输机械臂末端精确定位方法是由钱小鸿;孔颖;洪欣宇;周俊文;张铖涛设计研发完成，并于2022-07-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于对偶神经网络的危化品运输机械臂末端精确定位方法在说明书摘要公布了：一种基于对偶神经网络的危化品运输机械臂末端精确定位方法，考虑到危化品运输机械臂运动过程中自身关节角度约束和末端执行器初始位置不确定性，对偶神经网络模型具有有限时间收敛性，不仅能够改进收敛速度，而且达到较高收敛精度，最终使得所有的关节在有限的时间内回拢到初始期望位置，实现重复任务。本发明的整个危化品运输机械臂运动系统具有更好的位置误差收敛性和稳态特性。

本发明授权基于对偶神经网络的危化品运输机械臂末端精确定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于对偶神经网络的危化品运输机械臂末端精确定位方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1，建立危化品运输机械臂末端执行器期望目标轨迹rd和期望回拢的关节角度θ*0，建立起危化品运输机械臂的运动学方程，通过D-H参数法来描述相邻连杆之间的坐标方向和参数，危化品运输机械臂各关节及杆是刚性物体，对危化品运输机械臂各关节进行分析，建立全局坐标系与局部坐标系，全局坐标系是基于地面的坐标系，局部坐标系是根据D-H参数建立的参考坐标系，通过局部坐标系中各关节角的齐次变换矩阵Ti-1i，得到危化品运输机械臂末端执行器在全局坐标系中的位置； 步骤2，建立危化品运输机械臂末端执行器方向向量rt∈Rn与关节角向量θt∈Rm之间的运动关系； 步骤3，构建带约束条件的重复运动二次规划方案； 步骤4，构建对偶神经网络求解模型； 所述步骤2中，运动关系表达式如下： gθt＝rt5 其中：g·:Rm→Rn是一个非线性连续函数映射； 所述步骤2的过程如下： 2.1定义速度层优化性能指标 为实现运动任务目标，通过最小化关节当前位置与初始位置之间的位移量来消除关节角偏差，所得到的速度层优化性能指标描述如下： 其中：θ0∈Rm是关节角变量的初始值；β＞0是用来调节关节位移幅值的设计参数，由于等式6中a为决定变量，则a相对于是个常量，因此，所需优化的性能指标进一步转化为 2.2建立危化品运输机械臂自身的关节物理约束，形成带约束的最小优化方案，该危化品运输机械臂自身的关节物理极限，即 其中：θ±和分别为关节角向量θt和关节速度向量的上下界，将等式8转化成速度层得到： 其中：∈＞0是用来调节关节速度的可行域，将等式8与等式9相结合，针对的不等式约束进一步转化为 其中η-和η+的第i个元素分别表示为 基于上述分析，带有关节物理约束的危化品运输机械臂运动规划问题描述为如下带约束的时变二次规划问题： 所述步骤3中，基于步骤2中带约束的问题12，令等式12中得到如下带约束条件的重复运动二次规划方案： 其中：M＝I，I为m维单位矩阵，J是行满秩矩阵，即rankJ＝n； 所述步骤4中，根据Karush-Kuhn-TuckerKKT条件可知，带约束的重复运动规划方案13的最优解也应当满足下述情况： 其中：γ∈Rn和μ∈Rm分别为带约束的重复运动规划方案13的对偶变量； 通过定义一个投影函数 其中： fiyi代表每个元素的处理函数，得到：x＝fx+μ，结合等式14将带约束的重复运动规划方案13转化为如下的对偶问题进行求解： 其中：K＝M-1-M-1JTJM-1JT-1JM-1，d＝M-1JTJM-1JT-1c+JM-1a-M-1a；得到如下对偶神经网络模型18：即 其中：α∈R且α＞0；Φ:Rm→Rm为激活函数，具体定义为Φz＝[φ1z1,φ1z2,…,φizi]T,z∈Rm，φizi＝|zi|psgnzi，其中：p∈R且0p1，sgn·为符号函数。

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