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龙图腾网获悉广东省科学院智能制造研究所申请的专利一种融合多自适应调控机制的机器人柔顺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：CN117325182B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202311555308.8，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种融合多自适应调控机制的机器人柔顺控制方法是由吴鸿敏;周雪峰;吴新宇;翟雪倩;徐智浩设计研发完成，并于2023-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合多自适应调控机制的机器人柔顺控制方法在说明书摘要公布了：在机器人抛磨和辅助康复理疗等应用时仍存在运动精度低、稳定性差和柔顺性弱等问题，本发明公开了一种融合多自适应调控机制的机器人柔顺控制方法。本发明结合全局稳定的非线性动态系统学习、李雅普诺夫稳定性约束、向量值稀疏高斯过程模型与无源动力系统等理论方法，创新性地构建一种融合多自适应调控机制的机器人柔顺控制方法，实现机器人在易形变和弱刚性等不确定性接触表面的高效适应。

本发明授权一种融合多自适应调控机制的机器人柔顺控制方法在权利要求书中公布了：1.一种融合多自适应调控机制的机器人柔顺控制方法，其特征在于，包括： 获取机器人末端的位置与速度、交互力与速度、位置与交互力、交互力与阻抗的四个演示数据集； 对所述位置与速度演示数据集，采用高斯混合模型与高斯混合回归模型对多次非线性演示轨迹进行建模与学习，并引入参数化二次李雅普诺夫函数进行全局稳定的运动估计与参数优化，以获得全局稳定的机器人运动模型； 对所述交互力与速度、位置与交互力、交互力与阻抗三个演示数据集，采用向量值稀疏高斯过程模型，通过非线性回归建立机器人运动-交互力-阻抗三者之间的自适应调控机制； 将全局稳定的机器人运动模型与机器人运动-交互力-阻抗三者之间的自适应调控机制融合，包括： 假设在重力补偿情况下力矩控制的机器人笛卡尔空间的动力学模型表示为：其中，xr、Mxr和分别表示机器人末端参考位置、参考速度、参考加速度、质量矩阵和科里奥利矩阵，Fe和Fc分别表示机器人末端的外界力和控制力； 外界力Fe由机器人末端力传感器或者外部安装的力传感器直接测得，而控制力由机器人各关节力矩生成； 所述机器人运动-交互力-阻抗三者之间的自适应调控机制包括： 交互力与速度的调控机制Vd＝φFr、位置与交互力的调控机制Fd＝φXr、交互力与阻抗的调控机制Dd＝φFr； 其中，Vd,Fd,Dd分别为估计的期望速度、期望交互力和期望阻抗，Xr,Fr分别为实测的参考位置和交互力，φ·为映射函数。

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