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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于双重规划和自主学习的机械臂路径规划和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：CN117506893B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202311424743.7，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于双重规划和自主学习的机械臂路径规划和控制方法是由李沐;占宏;杨辰光设计研发完成，并于2023-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双重规划和自主学习的机械臂路径规划和控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双重规划和自主学习的机械臂路径规划和控制方法，该方法首先运用双重规划思想进行初期规划和二次规划，引入欧式距离计算移动路径距离成本来对筛选初期规划的初始移动路径，再根据目标位置是否移动引入智能采样因子进行规划，确定机械臂移动到目标点的避障轨迹路线，减少机械臂移动转折点，提高移动效率；接着设计一种可自适应搜索学习的循环神经网络，有效提高强化学习网络在自主运动场景中的收敛速度，增强机械臂模型的PID控制稳定，解决了算法中机械臂移动线速度和横摆角速度的输出动作连续性问题。除此之外，还对机械臂的输出动作引入奖惩评价函数，对机械臂移动路径进行合理分析，便于后续路径规划的改进及优化。

本发明授权基于双重规划和自主学习的机械臂路径规划和控制方法在权利要求书中公布了：1.基于双重规划和自主学习的机械臂路径规划和控制方法，其特征在于，包括下述步骤： 步骤1、获取机械臂所在位置坐标、移动速度、横摆角速度及障碍物信息，建立工厂栅格地图； 步骤2、简化工厂栅格地图，去除不相关障碍物坐标点，得到简化栅格地图； 步骤3、在简化栅格地图中采用随机采样进行初期规划，搜索生成初始移动路径，具体为： 设置初始移动路径的节点集合并置为空集； 以机械臂所在位置坐标为起始节点并顺序存入初始移动路径的节点集合中； 在简化栅格地图中搜索一个随机节点qrand，搜索公式为： 其中，qgoal为目标位置的目标节点，P为[0,1]的随机数，a为自定义常数，其值根据障碍物数量确定； 在简化栅格地图中获取随机节点qrand的附近已有的最近邻节点qnearst，计算得到新节点qnew，公式为： 其中，d为表示步长或增量，用于确定从最近邻节点qnearst扩展到新节点qnew的距离和方向； 生成新节点后，把新节点当作起始节点并顺序存入初始移动路径的节点集合中，继续随机采样获取随机节点进行迭代搜索，直到出现P1-a时，将随机节点qrand作为目标节点qgoal并顺序存入初始移动路径的节点集合中，结束搜索生成初始移动路径； 步骤4、计算初始移动路径的路径距离成本筛选最佳移动路径；若最佳移动路径的路径距离成本过高，则重新搜索生成初始移动路径； 步骤5、判断目标位置是否移动，若目标位置移动则更改目标位置重新进行初期规划，搜索生成初始移动路径； 步骤6、若目标位置未移动，则进行二次规划，引入智能采样因子扩展引导路径获得智能采样区域，将工厂栅格地图与智能采样区域相结合生成新采样区域，在新采样区域内不断迭代搜索，优化最佳移动路径，获得最终移动路径； 步骤7、运用基于改进自适应搜索学习的循环神经网络对机器臂移动PID控制算法进行改进，面向PID控制参数分别进行网络训练，加速PID控制收敛性，实现对机械臂的控制。

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