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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于自校正控制的空间闭环双臂机器人运动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：CN116141329B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202310200601.6，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于自校正控制的空间闭环双臂机器人运动控制方法是由史玲玲;闫鑫乐;单明贺;肖晓龙;何蔚然设计研发完成，并于2023-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自校正控制的空间闭环双臂机器人运动控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自校正控制的空间闭环双臂机器人运动控制方法，属于空间机器人控制技术领域。针对空间中具有未知惯性参数的非合作目标，将双臂同时作为任务臂捕获目标形成闭环系统，在建立该闭环机器人系统运动学和动力学模型的基础上，将闭环动力学模型转换为目标未知惯性参数的辨识模型。该方法首先，根据目标在笛卡尔空间中的期望轨迹，计算得到机器人关节的期望轨迹，然后测量得到机器人关节的实际轨迹，以期望轨迹与实际轨迹为输入计算控制力矩。借助有限时间估计、期望速度反馈、期望位置反馈，通过未知参数辨识模型实时更新双臂机器人的闭环动力学模型。本发明提出的控制算法实现了空间双臂机器人捕获未知惯性参数非合作目标的协调控制，可应用于翻滚目标抓捕后的消旋，且该方法在外界干扰存在的条件下依旧呈现很高的控制精度与鲁棒性。

本发明授权一种基于自校正控制的空间闭环双臂机器人运动控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自校正控制的空间闭环双臂机器人运动控制方法，其特征在于：具体包括以下步骤： 步骤1：建立双臂空间机器人闭环运动学模型，并采用牛顿—欧拉方法建立空间机器人的闭环动力学模型： 步骤1.1：上述步骤1所建立的空间机器人闭环运动模型为： 其中表示广义坐标向量，其中α,β,γ为基座姿态，φi ki＝1,2,…,n,k＝1,2为两个操作臂的各n个关节旋转角度，且Xt＝[rtx,rty,rtz,θtα,θtβ,θtγ]T，rtx,rty,rtz表示目标位移，θtα,θtβ,θtγ表示目标姿态；表示系统的雅可比矩阵； 步骤1.2：根据牛顿—欧拉算法建立的系统动力学模型为： 代表基座姿态调整力矩和关节力矩，是系统的惯性矩阵，表示非线性项； 步骤2：基于步骤1建立的动力学模型，以抓捕目标的未知惯性参数为输出，建立该系统的参数辨识模型，并以期望关节轨迹与实际关节轨迹定义误差函数； 步骤2.1：上述步骤2中以抓捕目标的未知惯性参数为输出，建立该系统的参数辨识模型方法为： 在步骤1.2所述的中存在着目标的一些未知惯性参数，式2中以关节状态为输入，输出控制力矩；在辨识模型中，考虑以未知惯性参数为输入，q作为系统已知状态参数，输出控制力矩： τ＝Yp+YB3 其中为动力学参数辨识模型的线性回归矩阵，为辨识模型的非线性项，为非合作目标未知的参数，且p＝[bxt 1,byt 1,bzt 1,Itx,Ity,Itz]T； 步骤2.2：上述步骤2中定义的误差函数为： 其中Λ＝ΛT0； 步骤3：基于步骤2建立的参数辨识模型，设计参数的自适应律以及闭环系统控制律实现组合体的稳定控制： 将步骤2.1所述式3以及步骤2.2所述式4代入步骤1.2所述式2中，可得： 步骤3.1：依据所述式5设计的闭环系统控制律为： τr＝-K2es||es||+ξ7 其中τr为鲁棒项，K1和K2为选定的控制增益矩阵，且K1,K20；将式6代入到式5中，可得系统误差动力学表达式： 其中自适应变量为目标未知惯性参数p的估计值； 步骤3.2：针对所述设计的系统控制律，对自适应变量设计一个参数的实时估计律： 其中Π为正定矩阵，为正增益常量，Q和Bc为辅助矩阵，且满足： 其中，δ和μ为正增益常量，Q0,U0和Bc0分别为Q,U和Bc的初值； 根据式10，可推导得： 然后用奇异值分解法求解U，得U＝νAλT,其中ν是一个正交矩阵，它的列向量是UUT的特征向量，λ是一个正交矩阵，它的列向量是UTU的特征向量，A是一个对角矩阵且A＝diaga1,…,an，由此推导： 定义Ft为一辅助项且则 QtBct＝p-Ftp13 其中Ft满足 步骤4：针对所设计的控制器采用李雅普诺夫方法对系统进行稳定性证明： 定义李雅普诺夫函数为二次型函数： 因此V≥0成立； 对V求导结合式13可得： 因为F有界且满足故存在一个0附近的紧集，通过选取合适的Π、δ、K2以及μ，可使得由此判断系统是稳定的。

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