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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种主从异构型遥操作系统的主从控制方法及系统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：CN115338869B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202211111162.3，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种主从异构型遥操作系统的主从控制方法及系统是由杨克己;张亚南;金浩然设计研发完成，并于2022-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种主从异构型遥操作系统的主从控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种主从异构型遥操作系统的主从控制方法及系统，包括：操作人员输入从端机器人的连杆参数进行正运动学和逆运动学分析，得到正运动学和逆运动学模型；操作人员修改主从映射比例系数，实现从端机器人不同效率和精度的运动；设计变比例增量式主从映射方法实现主端机器人位置增量到从端机器人的位置增量的映射，设计BP神经网络预测主从跟随误差并进行补偿，进一步减少了主从跟随误差。本发明既能实现从端机器人在自由空间中大范围运动，又保证了精细操作空间中的运动定位精度，通用性强，实施方便。

本发明授权一种主从异构型遥操作系统的主从控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种主从异构型遥操作系统的主从控制方法，其特征在于，该方法应用于主从异构型遥操作系统，所述系统包括机械结构相异的主端机器人和从端机器人，以及连接主端机器人和从端机器人的主从控制系统；所述主从控制方法包括步骤如下： 1从端机器人运动学建模；根据从端机器人的连杆参数，进行正运动学和逆运动学分析，得到正运动学和逆运动学模型； 2主从位置控制；获取主端机器人的位置增量，经过变比例增量式主从映射方法计算得到从端机器人的期望位置；并将从端机器人的末端移动速度、跟随误差和位置增量输入到BP神经网络输出预测跟随误差，将预测误差补偿到期望位置；再将补偿后的期望位置输入到从端机器人逆运动学模型求解期望关节角度，最后通过PD模型实现关节角控制；具体过程如下： 获取主端机器人当前时刻t的末端位置Pmt，与上一时刻t-1的末端位置Pmt-1得到当前时刻t的末端位置增量ΔPmt： ΔPmt＝Pmt-Pmt-1 将主端机器人在时刻t-1到t的ΔPmt经过变比例增量式映射为从端机器人在时刻t到t+1的位置增量ΔPst+1＝KΔPmt，其中K为3×3主从映射对角系数矩阵；然后将ΔPst+1叠加到从端机器人当前时刻的期望位置以得到下一时刻的期望位置 将从端机器人当前时刻的关节角度输入到正运动学模型求解从端机器人末端位置： Pst＝FKθst 其中Pst和θst分别表示从端机器人当前时刻的末端位置和关节角度，FK·表示从端机器人正运动学求解函数；由Pst与得到从端机器人在采样时间内的主从跟随误差et： 将此误差以及BP神经网络预测的跟随误差补偿从端机器人期望位置，则计算公式可以修正为： ΔPst+1＝ΔPmt-K-1et-K-1epred 其中epred为BP神经网络预测的跟随误差，将输入到从端机器人逆运动学模型求解得到期望关节角度： 其中表示从端机器人的期望关节角度，IK·表示从端机器人的逆运动学求解函数；最后通过PD模型实现从端机器人关节角的控制； BP神经网络预测跟随误差具体包括： 建立三层BP神经网络模型，包括输入层，一层隐藏层和输出层；BP神经网络的输入为当前时刻从端机器人末端沿X、Y和Z轴的运动速度、跟随误差和位置增量，因此输入层具有9个神经元；网络的预测输出为下一时刻的主从跟随误差，因此输出层具有3个神经元；隐藏层的神经元个数为20；神经元激活函数为ReLu函数，优化函数采用Adam，超参数均为sklearn函数库的默认参数； 在无BP神经网络的误差预测和补偿情况下，操作人员以不同主从映射比例系数和速度操控主端机器人运动，通过变比例增量式主从映射方法控制从端机器人运动，获取训练数据，将训练数据输入到BP神经网络进行训练拟合回归函数； 在遥操作过程中，将当前时刻从端机器人末端沿X、Y和Z轴的运动速度、跟随误差和位置增量输入到训练完成的BP神经网络预测下一时刻的跟随误差epred并补偿到期望位置中； 3主从调整；在主从位置控制过程中，实时检测主从位置控制功能开启和停止，功能开启则返回步骤2；当需要主从调整时，需要首先暂停主从位置控制功能，从端机器人停止运动，主从调整包括修改主从映射比例系数和或调整主端机器人的位置；所述修改主从映射比例系数具体为操作人员通过修改主从映射比例系数实现从端机器人不同效率和精度的运动。

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