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龙图腾网获悉长春工业大学申请的专利一种多模块化机器人最优协调控制方法、设备及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：CN119575814B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411707310.7，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种多模块化机器人最优协调控制方法、设备及介质是由董博;崔熠明;丛瑞岐;安天骄;董宏博;马冰;梁靖凯设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模块化机器人最优协调控制方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种多模块化机器人最优协调控制方法、设备及介质，涉及机器人控制领域，首先建立模块化机器人协同搬运任务的运动学模型，其次通过机器人关节力矩反馈和牛顿欧拉迭代相结合，建立模块化机器人和目标物体的整体动力学模型，并通过神经网络观测器完成对模块化机器人的关节子系统之间的交联耦合项的观测，随后分别构建内层和外层的性能指标函数，然后使用径向基神经网络分别对内层和外层的性能指标函数进行近似，求解哈密顿‑雅可比方程得到最优控制律和最优内力，实现对多模块化机器人系统的协调控制。本申请在兼顾模块化机器人内部协作问题的同时，优化多个模块化机器人间的交互策略，从而保证系统的准确性、最优性及稳定性。

本发明授权一种多模块化机器人最优协调控制方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种多模块化机器人最优协调控制方法，其特征在于，应用于多模块化机器人系统；所述多模块化机器人系统包括若干模块化机器人，每个模块化机器人包括若干关节子系统；所述多模块化机器人最优协调控制方法包括： 建立模块化机器人协同搬运任务的运动学模型； 基于模块化机器人协同搬运任务的运动学模型，根据机器人关节力矩反馈和牛顿欧拉迭代，建立模块化机器人和目标物体的整体动力学模型； 基于模块化机器人和目标物体的整体动力学模型，构建神经网络观测器对模块化机器人的关节子系统之间的交联耦合项进行观测，并采用径向基神经网络逼近交联耦合项，得到权值的更新率表达式； 构建双层纳什博弈的性能指标函数，并采用径向基神经网络对双层纳什博弈的性能指标函数进行近似，根据权值的更新率表达式确定双层纳什博弈的权值更新率； 根据双层纳什博弈的权值更新率求解双层纳什博弈的性能指标函数对应的哈密顿-雅可比方程，得到最优控制律和最优内力，以实现对多模块化机器人系统的协调控制。

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