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龙图腾网获悉四川大学申请的专利基于增量学习的复杂动态轨迹跟踪方法、装置、机械臂和存储介质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：CN119795183B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510151167.6，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于增量学习的复杂动态轨迹跟踪方法、装置、机械臂和存储介质是由赵涛;杨海南设计研发完成，并于2025-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于增量学习的复杂动态轨迹跟踪方法、装置、机械臂和存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于增量学习的复杂动态轨迹跟踪方法、装置、机械臂和存储介质，涉及控制领域。本发明利用区间二型演化模糊神经网络获得当前时刻的力矩补偿数据，然后采用了增量学习机制：将当前时刻的力矩补偿数据与上一时刻的力矩控制数据相加，得到当前时刻的力矩控制数据；再将当前时刻的力矩控制数据输入至跟踪控制模型，得到当前时刻的关节驱动数据，这样利用得到的关节驱动数据驱动各个旋转关节运动，使得机械臂的末端执行器对目标轨迹进行跟踪。如此能够克服对复杂动态的目标轨迹进行跟踪的累积跟踪误差和意外动态变化，保证了对复杂轨迹的高精度跟踪控制。

本发明授权基于增量学习的复杂动态轨迹跟踪方法、装置、机械臂和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于增量学习的复杂动态轨迹跟踪方法，其特征在于，应用于机械臂的控制器，包括： 获取上一时刻的关节驱动数据和力矩控制数据； 基于上一时刻的关节驱动数据以及目标轨迹上距离当前时刻的跟踪点最近的轨迹点，确定当前时刻的力矩补偿数据； 将当前时刻的力矩补偿数据与上一时刻的力矩控制数据相加，得到当前时刻的力矩控制数据； 将当前时刻的力矩控制数据输入预先训练的跟踪控制模型，得到当前时刻的关节驱动数据； 利用当前时刻的关节驱动数据，驱动所述机械臂的各个旋转关节运动，以使所述机械臂的末端执行器对所述目标轨迹进行跟踪； 其中，所述控制器运行有区间二型演化模糊神经网络，所述区间二型演化模糊神经网络在所述末端执行器对所述目标轨迹进行跟踪的每个时刻进行更新；所述基于上一时刻的关节驱动数据以及目标轨迹上距离当前时刻的跟踪点最近的轨迹点，确定当前时刻的力矩补偿数据的步骤，包括： 基于上一时刻的关节驱动数据，确定所述末端执行器在当前时刻的跟踪点； 从所述目标轨迹中，确定出距离当前时刻的跟踪点最近的轨迹点； 基于所述轨迹点和所述跟踪点，确定当前时刻的跟踪误差； 获取上一时刻的跟踪误差，并将当前时刻的跟踪误差与上一时刻的跟踪误差作差，得到当前时刻的误差变化率； 将所述误差变化率和当前时刻的跟踪误差组合，得到误差组合向量，并对所述误差组合向量进行扩展，得到当前时刻的误差向量； 将当前时刻的误差向量输入当前时刻的区间二型演化模糊神经网络，得到当前时刻的力矩补偿数据。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人四川大学，其通讯地址为：610065 四川省成都市武侯区一环路南一段24号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。